Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a corpus-linguistic study on subjectivity in Japanese, in an effort to arrive at how subjectivity, transitivity and grammaticalisation are related. 899 lexicons from nine grammatical categories (suffixes and prefixes, adjectives, particles, auxiliaries, nouns, adnominals, adverbs, and transitive/intransitive verb pairs) are examined. The findings reveal that Japanese is a subjective/objective-split language, and that subjectivity in affixes is facilitated by phonology: voiced/voiceless consonant alternation. The data also show that consonant-voiced prefixes and suffixes yield a subjective reading, while consonant-voiceless prefixes and suffixes render an objective meaning. Split subjectivity in adjectives is realised by morphology: しい-ending adjectives tend to be subjective, while い-ending adjectives are mostly objective. The differentiation of subjectivity in adjectives is further tied to the constraints on personal pronoun and verbalisation possibilities. Intriguingly, objective/subjective readings of しい-ending adjectives andい-ending adjectives are switchable. Furthermore, among transitive/intransitive verb pairs, intransitive verbs are likely to get grammaticalised, while transitive verbs are likely to be lexicalised and thus render a subjective reading. This is confirmed by change-of-state verbs and motion verbs. This paper therefore puts forward the hypothesis that the interrelationship of grammaticalisation and lexicalisation is orthogonal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».