Building on an old feature in<i>langue d’Oïl</i>: interrogatives in Vimeu Picard
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
ABSTRACT Picard faces challenges in its quest for recognition, in part due to its perceived similarity with French. While scholars recognize that Picard and French phonology, morphology and lexicon differ considerably, some scholars maintain that Picard syntax differs little from French. Suspecting that such assessments are based on superficial comparisons, we test their validity by performing comparative variationist analyses of Picard and French morphosyntactic structures. This article focuses on interrogatives. We compare older and contemporary written data, as well as contemporary oral data, and show that Picard and French use their shared structures differently and that the Picard Yes/No interrogative system is complex but constrained by two linguistic factors: polarity and person. We report very different distributions of SV, inversion and interrogative – ti based on polarity and show that negative markers point and mie constrain the choice of interrogative structure. For affirmative interrogatives, we show that the distribution of interrogative structures is strongly constrained by the subject person. A diachronic analysis of text from nine authors from three generations reveals overall stability over time, with some signs of convergence toward French in the middle generation but a reversal to the older patterns in the youngest generation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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