Subjunctive ‘Were’ vs. Indicative ‘Was’ Wish-Clauses: Why the Use of ‘Was’ Should Not Be Considered “Incorrect”
Notice bibliographique
Résumé
While it is recognized that there has been a gradual shift from the subjunctive were to the indicative was in hypothetical, if-contexts (e.g., formulaic If I/he/she were x… statements) (e.g., Leech et al., 2009; Skevis, 2014), it is important to point out that the same kind of variation occurs in clauses of wishing (e.g., I/he/she wish(es) (that) I/he/she were the Queen/King of the world; I/he/she wish(es) (that) I/he/she was more affectionate). Similar to the former, variability between subjunctive and indicative in wish-clauses does not always constitute free variation. In other words, there are certain environments in which one mood may be preferable to the other. The present paper, thus, has as its objective to distinguish between the contexts in which each of the two forms tends to be used. Our discussion leads us to the conclusion that, wish-clauses with the subjunctive were (i.e., as related to desires pertaining to the pronouns ‘I’, ‘she’, and ‘he’) tend to be associated with desires that are unrealistic or quixotic, unattainable or impossible, and/or unnatural or extraordinary, whereas those with the indicative was, are generally tied to aspirations that are realistic or reasonable, attainable or possible, and/or natural or unexceptional.
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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 | 0,001 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».