General Extenders in Persian Discourse: Frequency and Grammatical Distribution EXTENSION GÉNÉRALE DANS LE DISCOURS EN PERSAN: FRÉQUENCE ET DISTRIBUTION GRAMMATICALE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This study tries to investigate frequency and grammatical distribution of general extenders in Persian. The analysis is based on a corpus of informal conversations. On some occasions, a comparison will also be made with corpus of informal English compiled and analyzed by Overstreet (1999, 2005). The results of this study lay bare fact that Persian speakers use adjunctive general extenders more frequently than disjunctive ones. It will also be demonstrated that Persian speakers use general extenders both at clause final and clause-internal positions. Finally, Persian general extenders will be examined with reference to their grammatical agreement requirements. Keywords: Discourse marker; frequency; general extender; grammatical distribution; Persian Resume: Cette etude tente d'etudier la frequence et la distribution grammaticale connues sous le nom de l'extension generale en persan d'un groupe de locuteurs. L'analyse est fondee sur un corpus de 9 heures de conversations informelles. Dans certains cas, une comparaison sera egalement faite avec le corpus en anglais compile et analysee par Overstreet (1999, 2005). Les resultats de cette etude mettent a nu le fait que les locuteurs persans utilisent plus souvent les extensions generales sulbaternes que les extensions gererales adversatives. En outre, l'analyse revele que les locuteurs persans ne modifient pas leur extension generale avec un element comme adverbe. Il sera egalement demontre que les locuteurs persans utilisent les extensions generales a la fois aux positions de clause finale et de clause interne. Enfin, les extension generales perses seront examinees en ce qui concerne leurs besoins en accord grammatical. Mots-cles: locuteurs de discours; frequence; extension generale;distribution grammaticale; perse (ProQuest: ... denotes non-USASCII text omitted.) INTRODUCTION As stated by Channell (1994), people hold many beliefs about language they speak. The most important one is that good usage involves, inter alia, clarity and precision. Accordingly, it is believed that vagueness, imprecision, and general woolliness are to be avoided. However, as argued by Channell (1994), it is rather too simple a view, and likely to be misleading not only for those who speak a particular language as their mother tongue but also for those who are making an effort to learn a new language other than their first language. Perhaps it was Peirce (1902), who, for first time, introduced notion of vagueness in linguistic studies. He was of opinion that a proposition is vague where there are possible states of concerning which it is intrinsically uncertain whether, had they been contemplated by speaker, he would have regarded them as excluded or allowed by proposition. It is worth noting, however, that by intrinsically uncertain he does not mean uncertain in consequence of any ignorance of interpreter, but because the speaker's habits of language were indeterminate; so that one day he would regard proposition as excluding, another as admitting, those states of things (p. 748). In keeping with above mentioned observation, it has, for too long, been acknowledged that vague language occurs widely in language use so much so that some investigators have wished to maintain that all language use is vague in some way (see Channell, 1994; Cutting, 2007). Since introduction of notion of vagueness in linguistics by Peirce in 1902, a great many number of scholars have tried to define vague language in one way or another (see Ball & Ariel, 1978; Crystal & Davy, 1975; Cutting, 2007; Deese, 1974; Wierzbicka, 1986). Even so, most comprehensive conceptualization of vague language seems to have been provided by Channell (1994, p. 20), who contends that an expression or word is vague if: A it can be contrasted with another word or expression which appears to render same proposition; B it is purposely and unabashedly vague; C its meaning arises from intrinsic uncertainty referred to by Peirce. …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».