La productivité des noms composés en français du XVIIe au début du XXe siècle
Notice bibliographique
Résumé
La présente thèse est une étude approfondie de la productivité des noms composés français N-N, A-N, N-A et N-de-N du XVIIe au début du XXe siècle. La productivité morphologique des mots composés demeure un domaine très peu exploré, surtout en français. Les études antérieures sur la dérivation utilisent principalement la mesure de productivité basée sur les hapax, soulevant la question de savoir si lâapplication dâune seule méthode est suffisamment fiable pour évaluer la productivité en composition. Dans cette thèse, la productivité des composés est calculée au moyen de trois mesures différentes : la mesure P basée sur les hapax (Baayen et Lieber 1991; Baayen 1992), la taille catégorielle de la famille morphologique (Baayen et Hay 2002) et la fréquence relative (Hay 2003). En outre, la productivité est analysée en tenant compte de la position de la tête morphologique et lâaspect régulier/irrégulier du composé. Je cherche à vérifier quatre hypothèses : 1) les composés réguliers sont plus productifs que les irréguliers ; 2) les N-N et N-de-N sont les types les plus productifs ; 3) il existe une corrélation inverse entre la productivité P et la fréquence relative ; 4) il existe une corrélation inverse entre la productivité P et la taille catégorielle de la famille morphologique. Les hypothèses #1 et #4 sont confirmées par les résultats obtenus : les formes régulières exocentriques sont les plus productives et le taux de productivité le plus élevée coïncide avec la taille catégorielle la plus basse. Lâhypothèse #2 a été appuyée partiellement à cause de données lacunaires pour le type N-de-N. Toutefois, la corrélation inverse entre la productivité et la fréquence relative nâest pas confirmée en composition. La thèse a apporté plusieurs contributions : lâétude diachronique de productivité en composition, lâutilisation de différentes méthodes statistiques et un corpus original de composés français qui comporte 15 types différents.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».