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Enregistrement W2966759764 · doi:10.1017/s095926951900005x

Building on an old feature in<i>langue d’Oïl</i>: interrogatives in Vimeu Picard

2019· article· en· W2966759764 sur OpenAlexaff
Julie Auger, Anne-José Villeneuve

Notice bibliographique

RevueJournal of French Language Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterrogativeInterrogative wordLinguisticsInversion (geology)SyntaxNegationFeature (linguistics)PsychologyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 –tibased on polarity and show that negative markerspointandmieconstrain 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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