Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente une étude de cas d’ellipses d’argument dans le contexte des recettes de cuisine. En anglais et en français, les patients définis peuvent être nuls dans les recettes, même si cette ellipse n’est pas possible en dehors de ce contexte (Trancher et servir chaud). Des mécanismes spécifiques à ce registre ont été proposés pour rendre compte de ces arguments nuls. On parle moins du fait que les recettes permettent aussi les agents nuls, qui sont légitimés par l’impératif ou l’infinitif. Dans cet article, il s’agit d’exemples de recettes dans deux langues austronésiennes, le niuéen et le malgache. On propose que bien que les arguments nuls soient un aspect pragmatique du registre des recettes dans toutes les langues, ils sont légitimés par des moyens différents, selon les caractéristiques syntaxiques de la langue. En niuéen, les agents nuls sont le résultat de l’impératif, comme en anglais, mais les patients nuls surviennent grâce au paradigme pronominal régulier. Aucune règle spécifique au registre n’est, alors, nécessaire. Le malgache, par contre, profite de sa morphologie verbale pour réaliser les agents nuls dans les recettes, et l’omission des patients est le résultat de l’effacement des topiques (topic-drop). Cet article élargit donc l’étude interlinguistique de la syntaxe du registre des recettes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».