Hirveän ja kauhean käyttö ja merkitykset oppijansuomessa
Notice bibliographique
Résumé
Pro gradu -työssäni tarkastelen lähisynonyymien hirveä ja kauhea käyttöä ja merkityksiä oppijansuomessa. Lähtöoletuksenani on, että hirveä ja kauhea eivät ole identtisiä synonyymeja. Aineistoni olen koonnut Kansainvälisen oppijansuomen korpuksesta (ICLFI), joka sisältää suomen kielen opiskelijoiden tuottamia tekstejä yli 20 ulkomaisesta yliopistosta. Tutkimukseni etenee korpuspohjaisesti ja sijoittuu syntaksin, semantiikan sekä suomi vieraana kielenä -alaan. \n \nOppijansuomen aineistossani hirveä on selvästi kauheaa tavallisempi lekseemi. Hirveää ja kauheaa käytetään tavallisesti substantiivien määritteinä, predikatiiveina sekä intensiteetti- ja kvanttoriadverbeina. Substantiivin määritteenä hirveä esiintyy tavallisemmin vahvistavana kuin kuvailevana määritteenä ja kauhea puolestaan useammin kuvailevana. Vahvistavana määritteenä hirveä ja kauhea ilmaisevat intensiteettiin liittyviä merkityksiä, joista selvästi tavallisin merkitys on ’voimakas’. Kuvailevana määritteenä hirveä ja kauhea ilmaisevat entiteetin arvoon liittyviä merkityksiä, joista tavallisimmat ovat ’kammottava’ ja ’kauhistuttava’. Hirveä ja kauhea määrittävät erilaisia substantiiveja melko samankaltaisesti lukuun ottamatta fyysiseen ominaisuuteen tai olotilaan viittaavia substantiiveja. Hirveä on niiden määrittäjänä hyvin tavallinen mutta kauhea hyvinkin marginaalinen. \n \nPredikatiivina kauhea on hieman hirveää yleisempi. Aineistostani käy ilmi, että hirveä luonnehtii tavallisesti tapahtumaan tai tekoon ja esineeseen tai asiaan viittaavia entiteettejä. Esineeseen tai asiaan viittaavat substantiivit ovat myös kauhealle hyvinkin tavallisia luonnehdittavia. Lisäksi kauhea luonnehtii tavallisesti asiaintiloihin viittaavia ilmauksia. Aivan kuten substantiivin määritteenä, myös predikatiivina sekä hirveän että kauhean tavallisimmat merkitykset ovat ‘kammottava’ ja ’kauhistuttava’. \n \nHirveän käyttö intensiteettiadverbina on aineistossani hyvin tavallista. Myös kauhealla on aineistossani intensiteettiadverbiesiintymiä mutta ei yhtä paljon kuin hirveällä. Intensiteettiadverbina toimivat hirveä ja kauhea määrittävät tavallisimmin arvoon liittyviä adjektiiveja. Intensiteettiadverbin lisäksi hirveä ja kauhea esiintyvät aineistossani jossain määrin myös kvanttoriadverbeina. Hirveällä kvanttoriadverbiesiintymiä on hieman enemmän kuin kauhealla. \nTutkimukseni tulokset antavat monipuolista tietoa siitä, miten suomenoppijat käyttävät kahta eri lähisynonyymia ja millaisia merkityksiä nämä sanat saavat. Tutkimustuloksiani voidaan hyödyntää suomen kielen opetuksessa ja oppimateriaalien laadinnassa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,036 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».