Comparing explanatory principles of complement selection statistically: a case study based on Canadian English
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several factors have been identified in the recent literature to explain variation in the selection of sentential complements in recent English, and the article begins with a survey of such factors. The article then offers a case study of the impact of such factors on non-finite complements of the adjective afraid on the basis of the Strathy Corpus of Canadian English. Attention is paid for instance to the Extraction and Choice Principles, passive lower predicates, and text type. Multivariate analysis is applied to compare and to shed light on such different explanatory principles. The Choice Principle proves to be by far the most significant predictor of the alternation, while the heavily correlated syntactic feature of Voice appears non-significant. Fiction, as opposed to the informative registers, shows a notable preference for to infinitives, though this finding needs to be replicated in datasets where controlling for author idiolect is possible. Theoretically plausible odds ratios are observed on the Extraction Principle and negation of the predicate, but they are not statistically significant. In the former case, this may well be due to the variable’s collinearity with the Choice Principle and its low overall frequency, resulting in a low effective sample size.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle