The most stable it’s ever been. The preterit/present perfect alternation in spoken Ontario English
Notice bibliographique
Résumé
English tense/aspect-marking is an area where variation abounds and where many the-ories have been formulated. Diachronic studies of the preterit/present perfect alterna-tion indicate that the present perfect (e.g. I have eaten already) has been losing ground to the preterit (e.g. I ate already) (e.g. Elsness 1997, but see Hundt & Smith 2009, Werner 2014). However, few studies have examined this alternation in vernacular speech. This paper fills this lacuna by analyzing spoken data from Ontario, Canada from an apparent-time perspective. Using a large archive of multiple communities and people of different generations, we focus on linguistic contexts known to be variable, viz. with adverbs of indefinite time. Results indicate that, in contrast with previous studies, the alternation is mostly stable. We only find evidence of change with the ad-verb ever. Where there is evidence of change, this change is different from the predic-tions in the literature, with the preterit increasing in frequency. We suggest that a mi-nor constructionalization process operates in tandem with ongoing specialization of the preterit/present perfect contrast. Taken together, these results provide another example of the importance of including speech in research on language variation and change and of the unique contribution certain constructions make to more general systems of grammar.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».