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Enregistrement W3176773150 · doi:10.46630/phm.13.2021.29

DE LA SÉMANTIQUE DU PRONOM PERSONNEL DE LA 2e PERSONNE DU PLURIEL EN FRANÇAIS ET EN SERBE

2021· article· fr· W3176773150 sur OpenAlexaff
Selena Stanković

Notice bibliographique

RevuePHILOLOGIA MEDIANA · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueDiverse Academia and Research Topics
Établissements canadiensFrancophone University Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En franais et en serbe, la valeur smantique principale du pronom personnel de la 2 e personne du pluriel est de marquer un ensemble d'interlocuteurs ou un ensemble d'individus qui inclut au moins un interlocuteur, mais qui exclut toujours le locuteur. Outre cette signification, les formes pronominales vous et vi disposent d'autres valeurs d' emploi qui sont multiples et qui leur sont en gnral communes, mais qui rvlent des spcificits dans leur fonctionnement syntactico-smantique. Dans cet article, notre attention se porte sur leurs valeurs suivantes : (a) l'identit du groupe d'interlocuteurs et (b) l'identit souligne du groupe d'interlocuteurs, en tant que leurs traits distinctifs, (c) la possessivit ou le sens du datif possessif, valeur caractrisant tous les pronoms personnels, et (d) la signification du datif thique, particularit qui concerne uniquement les pronoms des deux premires personnes du singulier et du pluriel. Notre objectif est de dterminer les similitudes et les divergences dans la concrtisation des valeurs smantiques mentionnes entre les deux langues observes. En nous appuyant sur la mthode descriptive et le procd contrastif, nous faisons notre analyse sur le matriel constitu d' exemples tirs d' oeuvres littraires d'auteurs franais et serbes et de leur traduction respectivement en serbe et en franais. Comme point de dpart thorique, nous prenons des expli-1

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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