La structure de l'information dans les questions : quelques remarques sur la diversité des formes interrogatives en français
Bibliographic record
Abstract
Il existe en français bien des façons différentes de poser une question : on peut utiliser un mot interrogatif in situ ou antéposé, utiliser ou non l’inversion clitique, choisir une intonation spécifique… Il est donc légitime de se demander si ces différentes formes sont équivalentes ou si elles ont des conditions d’emploi différentes. Nous chercherons dans cet article à caractériser certaines des contraintes qui pèsent sur l’emploi de certaines formes de questions, notamment les questions déclaratives et les questions in situ.Pour ce faire, il nous faudra esquisser les grandes lignes d’un modèle du dialogue, montrer comment analyser l’impact d’un énoncé (assertant ou questionnant) sur le contexte, et chercher à isoler les paramètres pertinents pour caractériser un contexte et le comparer avec un autre. Il semble que si l’articulation fond-focus joue un rôle dans les questions comme dans les assertions, c’est en fait la notion de topique de discours qui est cruciale pour caractériser les contextes d’emploi. La fonction d’une question dans un discours, c’est d’en changer le topique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".