On being happier but not more happy: Comparative alternation in speech data
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».