Like as a discourse marker in different varieties of English : A contrastive corpus-based study
Notice bibliographique
Résumé
The central objective of this master’s thesis is to explore the use of the discourse marker like across five varieties of Inner Circle English, namely American, British, Canadian, Irish and New Zealand English. The innovative character of this study lies in its contrastive dimension. An analysis of the use of like was carried out on data from the ‘direct conversations’ section of the SBC, ICE-GB, ICE-CA, ICE-IR and ICE-NZ in order to identify the similarities and differences between these subcorpora in terms of frequency of use, position, function and sociolinguistic determinants of the discourse marker like. The quantitative analysis reveals important differences across the five varieties under study: the discourse marker like is significantly more frequent in Irish English than in the other subcorpora and British English comes in final position in terms of frequency. From a qualitative point of view, the results of the analyses show a strong tendency shared by the five subcorpora for the discourse marker like to occur in utterance-medial position with a focusing function. Finally, the analysis of speaker’s gender and age reveals that the discourse marker like is most prominent among 19 to 24-year old females in the SBC and among 31 to 40-year old males in ICE-CA. The influence of those two sociolinguistic variables appears to be limited, however, since there is a great deal of variation across individual speakers’ use of like.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».