Les prépositions orphelines : un réexamen à la lumière du SP étendu
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article vise à apporter une nouvelle analyse à la distribution des prépositions et locutions prépositives par rapport à la construction orpheline (Zribi-Hertz 1984). La décomposition du syntagme prépositionnel en une hiérarchie de têtes sémantico-syntaxiques (suivant Svenonius 2010) nous permet d’entamer une formalisation des intuitions voulant que les prépositions orphelines aient un contenu lexical plus important que les prépositions qui n’admettent pas d’argument implicite, rappelant le continuum fonctionnel des prépositions dont celles dites « incolores » se trouvent sur une extrémité et celles dites « colorées » se situent sur l’autre. L’analyse propose une distinction syntaxique tripartite, Sp ; SP ; SD, pour laquelle p ( à , de , en , par , sur ...) n’admet pas d’argument implicite de façon catégorique. En revanche, le SD, composé d’un élément nominal faiblement référentiel et dénotant un composant axial ( côté, face, pied, devant …) en admet facilement un. Pour ce qui est de la catégorie P ( avec, après, contre …), elle légitime un argument implicite mais de façon moins prévisible. En s’appuyant sur la discussion de la légitimation des arguments nuls dans Roberge (2012) et des corrélations entre l’argument nul du verbe et celui de la préposition, une analyse unifiée de divers usages des prépositions émerge.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,015 | 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 ».