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Enregistrement W812827640

On being happier but not more happy: Comparative alternation in speech data

2012· article· en· W812827640 sur OpenAlexaff
Alexandra D’Arcy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)LinguisticsVariety (cybernetics)InflectionVernacularVarieties of EnglishAdjectiveHistoryPsychologyComputer scienceNounArtificial intelligencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

English adjective comparison is increasingly the focus of corpus linguistic research, but it is much less studied in the variationist framework. These two traditions converge, however, in revealing robust variation between historical inflection ( happier/happiest ) and newer periphrasis ( more/most happy ). However, our understanding of the strategies for comparison comes from written genres. In contrast, very little is known about comparison in vernacular speech. Since periphrastic comparison emerged as a change from above, the lack of spoken evidence proves a critical gap in our knowledge. To address this gap, this paper examines comparison strategies in New Zealand English, drawing on the whole of the Origins of New Zealand English Archive (Gordon et al. 2007). Analysis of 1400 tokens reveals a striking result. Consistent with reports elsewhere, inflection is the preferred mode of comparison. However, consideration by lexical item reveals a system that is not, in fact, variable. Rather, across the history of this variety (speakers born 1851-1982), individual adjectives pattern one way (inflection) or the other (periphrasis); in speech, the form of comparison has consistently been lexically conditioned, and by extension, invariant. This paper explores a number of explanations (e.g. variation is genre-specific or variety-specific, or may only be visible in extremely large corpora), and ultimately concludes that in speech, historical variation resulted in the full ‘regularization of a confused situation’ (Bauer 1994:60).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,265 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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