Notice bibliographique
Résumé
The Cambridge grammar of the English language (HUDDLESTON; PULLUM, 2002) attempts to present a comprehensive and rigorous description of Modern Standard English. Much of the book is taken up with describing the properties of the various lexical categories, including determinative and pronoun. The distinction between these categories has been questioned by various authors in English (ABNEY, 1987; CROFT, 2001; HUDSON, 2004; MATTHEWS, 2014; POSTAL, 2014/1966; SOMMERSTEIN, 1972) and other languages (e.g., NAU, 2016). Here, I employ energy distance, a novel family of non-parametric statistics, to adjudicate between these positions. Following Crystal (1967), I binarily encode the features (has/doesn’t have feature) of the determinatives and pronouns from CGEL in a 138 word-forms by 232 features matrix. The results provide support for CGEL’s analysis (k-groups produces a 93% correspondence with CGEL’s categorization) and show that energy distance statistics applied to such matrices can help us adjudicate between competing lexical category analyses without resorting to methodological opportunism (CROFT, 2001).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».