Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature adjectives serve as linguistic vehicles to convey sensory perceptions of physical temperature and metaphorical extensions that resonate across various spheres of communication. Languages vary widely in their vocabulary related to temperature, how they classify these terms, and where they fit within grammatical structures. Despite this diversity, there are shared features in how temperature adjectives convey both temperature and metaphorical meanings across languages. However, European Portuguese (EP) research on temperature adjectives remains scarce. To better understand temperature adjectives in EP, we conducted a corpus-based analysis of eight adjectives -“gélido”, “gelado”, “frio”, “fresco”, “morno”, “tépido”, “quente”, “escaldante” (icy, frozen, cold, cool, lukewarm, tepid, hot, scorching) — to investigate their literal and metaphorical meanings using a corpus of 2920 fragments from the Reference Corpus of Contemporary Portuguese and a quantitative and qualitative approach for the analysis. Results show that all adjectives have metaphorical meanings in addition to basic temperature interpretations, but their distribution varies. They primarily appear post-nominally and in attributive positions, responding differently to degree quantifiers. While the nouns with which the adjectives combine are relevant, the alternation between temperature and metaphorical readings also depends on context.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».