Notice bibliographique
Résumé
This study explores how Japanese transitive/unaccusative verb pairs have transformed from being a substantive verb to the various forms they fulfil in Modern Japanese (i.e., an aspectual verb, a noun, an adjective, an adverb, a quantifier and a suffix) and how grammaticalisation and lexicalisation play an essential role during the processes. A working definition of ‘grammaticalisation’ and ‘lexicalisation’ that applies to Japanese is put forward, followed by a corpus-based investigation as well as a case study. The finding reveals that (a) the process by which a lexeme develops into a noun is a case of lexicalisation; the process by which a lexeme develops into an aspectual verb, an adverb, an adjective, a suffix or a quantifier is a case of grammaticalisation; (b) transitive verbs are more likely to convey aspect than unaccusatives are. The shift into a quantifier is limited to unaccusative verbs. Grammaticalisation (affixation) and lexicalisation in Japanese both require syntactic reduction and morphological alternation. The two differ in that lexicalisation does not require an alternation in writing, i.e., a lexicalised item can remain being written in Chinese characters (Note 1) whilst a grammaticalised item can only appear in kana script. Phonological alternation is obligatory in grammaticalisation but not required by lexicalisation. Lexicalisation appears to occur before grammaticalisation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».