Looking for the causal values of as and since in large corpora, and how these values compare with each other
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article deals with English causal subordinate clauses introduced by since or as. Both these markers may convey different meanings according to contextual variations, and can express temporal relations, from which their causal value is derived. The semantic closeness between as and since whenever they express a causal relation makes it necessary to harvest a large number of attested examples in order to compare and contrast them. The recourse to large on-line corpora such as the British National Corpus gives rise to specific practical difficulties, however, especially as far as as is concerned; because of the high frequency of the subordinators in question, one is confronted to thousands of examples, few of which turn out to have a clear causal value in the case of as, hence the recourse to other means in order to make up a large enough corpus of examples.The concept of presupposition is examined, as it has often been argued that causal since subordinates, unlike as subordinates, introduce a presupposed content. But when confronted to a large number of examples, this criterion falls short of accounting for the subtle differences between the two conjunctions. A more theoretical approach is required; thanks to the tools provided by A. Culioli’s Theory of Enunciative and Predicative Operations, it becomes possible to formalise the hypothesis that a since causal relationship is presented as unproblematic and is addressee-oriented, whereas an as causal relationship is felt as unproblematic, and is speaker-oriented.This difference can be felt in the fact that it seems to be easier to find examples of causal as clauses in the press, while the causal use of since is more widespread in general, and does not seem to be specific to a genre in particular. In order to put this impression to the test, I have resorted to the multi-lingual parallel corpus Intercorp.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle