Gender Markedness: A Corpus-Based Analysis of the Epicene Pronouns ‘S/He’ and ‘He/She’
Notice bibliographique
Résumé
Gender reference emerges in the speaker's positionality when addressing interlocutors in discourse and is perceived and interpreted through cultural, social, and linguistic lenses. Based on a semantic system, the English language denotes gender with grammatically specific pronouns and lexical unmarked vs. marked forms, mainly concerning job-related titles or honorifics. As part of the unmarked category, the marked lexemes represent the variant to the norm: they are formally larger, and depend on the context, requiring extra-linguistic effort, either in production or comprehension (Givón, 1995, pp. 25-28). In this sense, the occurrence of epicene pronouns such as s/he, compared to he/she in the British Web Corpus (ukWaC), sheds light on how text interpretation in context may promote gender inclusivity through more equitable linguistic practices within different contexts. A corpus-based approach thus investigated these referents in their concordances to examine their usage and implications of meaning to understand the textual genre wherein they are preferably used. Two research questions arise: 1) What are the frequency distributions and collocational patterns of the gender-neutral pronoun “s/he” and unmarked/marked gendered pronoun “he/she” in the ukWaC corpus? 2) What semantic and grammatical roles do the collocates of “s/he” and “he/she” play, and how do these roles differ between the two pronouns? This study aims to provide insights to assess how these forms operate across genres and contexts, focusing on their functional, pragmatic, and institutional roles versus their stylistic implications.
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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 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».