Tiny Words, Big Meanings: An Analysis of Diminutives in Australian and Global Englishes
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a corpus-based, comparative study focusing on diminutive usage in Australian English (AusE) and six other English variants. The aim is to investigate Australian diminutives, compare their usage frequency between AusE and six other English variants, examine their collocates, and compare their frequency to the base form word. This study was conducted using the GloWbE corpus. Diminutives do not only imply smallness; they can also imply attitude, familiarity, intimacy, and/or colloquialization. Three diminutives, which are used in AusE, have been pre-selected by the author: brekkie/brekky, Aussie, and barbie. Moreover, the English language (and the AusE variety) uses the suffixes -ie/-y for nouns, among others, making them diminutives. AusE uses these suffixes far more often than the six other English variants investigated. The collocates that were found explain the meaning of the diminutives. The base form word is usually used more frequently than the diminutive. New Zealand English (NZE) also uses diminutives fairly, whereas American (AmE), Canadian (CanE), British (BrE), Irish (IE), and Indian English (IndE) use them seldomly.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».