<i>Be like</i>and the Constant Rate Effect: from the bottom to the top of the<i>S</i>-curve
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
The be like quotative emerged rapidly around the English-speaking world and has quickly saturated the quotative systems of young speakers in multiple countries. We study be like (and its covariants) in two communities – Toronto, Canada, and York, United Kingdom – in apparent time and at two separate points in real time. We trace the apparent-time trajectory of be like and its covariants from inception to saturation. We take advantage of the prodigious size of our dataset to examine understudied aspects of the linguistic factors that condition quotative variation. Building on earlier suggestions (Cukor-Avila 2002; Durham et al. 2012) that be like might show patterning over time consistent with the C onstant R ate E ffect (or CRE, Kroch 1989), we argue that the CRE does indeed apply to the rise of be like , but needs to be handled with care. Logistic modelling assumes that the top of the S -curve is located at 100 per cent of a given variable context. In the case of be like , the saturation point is nearer 75–85 per cent, with minor variants retaining small semantic footholds in the system. In conjunction with our analysis, we suggest how to adapt the predictions of the CRE to changes likely to lead to saturation but not categorical use.
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.
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 | 0,048 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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