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Enregistrement W7160841545 · doi:10.7202/1124693ar

<i>J’ai tout le temps aimé</i> <i> <scp>expand</scp> </i> <i>mes</i> <i> <scp>horizon</scp> </i> : A Closer Look at the Insertion of English-Origin Lexical Verbs in Louisiana French

2025· article· fr· W7160841545 sur OpenAlexvenueno aff
Jamie Root

Notice bibliographique

RevueMinorités linguistiques et société · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexical itemLanguage contactLexical choiceLexical semanticsModal verbLexical decision task

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the treatment of English-origin lexical verbs inserted into Louisiana French has received some attention, relatively little research has specifically targeted these forms. Most studies have focused on their occurrence in naturalistic data, a practice that risks providing only a partial understanding of the lexical insertion strategies of speakers. This study examines the morphological treatment of two categories of English-origin verbs across six different morphological contexts using elicited data. These data confirm that the use of bare forms remains the most frequently employed lexical insertion strategy, but they also show that lexical insertion in Louisiana French is far from uniform. Moreover, although factors such as listedness (relative frequency) and finiteness have been proposed as predictors of morphological integration in other language contact situations, these predictors do not account for the patterns observed in Louisiana French.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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