MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2994901785 · doi:10.4000/12wgh

Lexicalisation des évènements de déplacement en français martiniquais et en français hexagonal

2019· article· fr· W2994901785 sur OpenAlexaff
Noémie François-Haugrin

Notice bibliographique

RevueArchipélies · 2019
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCategorization, perception, and language
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude de corpus compare la lexicalisation du déplacement en français martiniquais et en français hexagonal au sein des évènements de déplacement spontané non métaphorique. Les énoncés retenus proviennent de narrations élicitées auprès d’enfants martiniquais de 7 ans (n=16), d’enfants français de 7 ans (n=20), d’adultes martiniquais (n=10) et d’adultes français (n=5). Le codage portait sur le type du verbe, la présence/absence du site, la présence/absence d’une préposition spatiale introduisant le site et, le cas échéant, le type de la préposition spatiale. Au niveau développemental, l’étude met en évidence une tendance des enfants à omettre le site et une préférence pour les verbes déictiques. Au niveau dialectal, les enfants martiniquais omettent le site davantage que leurs pairs français, mais le maintiennent davantage en présence d’un verbe déictique. Enfin, on observe un usage plus fréquent des verbes déictiques chez les adultes français. Il ressort donc que les deux variétés ont des préférences distinctes pour l’encodage de la trajectoire.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchipéliesMême sujetCategorization, perception, and languageTravaux en français237 207