When a linguistic variable doesn’t vary (much): The subjunctive mood in a conservative variety of Acadian French and its relevance to the actuation problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study considers the subjunctive mood in one of the most conservative varieties of Acadian French, that spoken in the Baie Sainte-Marie region in the Canadian province of Nova Scotia. A number of claims made in the literature are considered: whether the subjunctive mood is undergoing loss, whether it expresses semantic meaning, and whether it is lexically-conditioned. Unlike most spoken varieties of French where the subjunctive is argued to be a linguistic variable (i.e., it varies with other moods), the results for Baie Sainte-Marie show that it varies very little. The analysis reveals that the few cases of variation can be accounted for by formal theoretical approaches to the subjunctive where this mood is argued to express modality. With limited variation, the subjunctive is not showing signs of loss. These findings suggest that the subjunctive is not part of a linguistic variable and so is not subject to inherent variability. I further argue that the retention of the imperfect subjunctive in this variety, along with a tense concordance effect, can help us understand why the subjunctive became a linguistic variable in other varieties of French, which ultimately contributes to our understanding of the actuation problem.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».