A <i>Cool</i> Comparison: Adjectives of Positive Evaluation in Toronto, Canada and York, England
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
This paper examines variation and change in the adjectives used to express “highly positive evaluation” in the varieties of English spoken in Toronto, Canada, and York, England. Building on earlier work on another semantic field, “strangeness,” we analyze over 4800 tokens and thirty-four different types, as in “That’s great” and “She’s awesome.” Our results show both similarities and differences between these two semantic fields. While individual forms in both fields tend to be popular for a long time, many forms fall in and out of favor. In the case of adjectives of highly positive evaluation, the adjectival set is particularly rich. Distributional analysis and statistical modeling of constraints on the major forms and their underlying social and linguistic correlates reveals that these changes are not progressing in parallel across varieties of English. There are robust linguistic patterns that suggest a systemic underlying explanation. New additions to this field arise in predicative position and as stand-alones, and in a later stage extend to attributive position. Finally, consistent with earlier findings on adjectives and (intensifying) adverbs, there are notable links to social trends and popular culture, affirming the link between open class categories and their sociolinguistic embedding.
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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 | 0,116 |
| 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