Les clitiques pronominaux en français parlé informel : une approche morphologique
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous abordons l’étude des clitiques pronominaux du français parlé informel en assumant que statut morphologique et comportement morphosyntaxique sont deux dimensions indépendantes et qu’il est donc possible d’être un affixe sans pour autant fonctionner comme un marqueur d’accord. Le fait que nombre d’idiosyncrasies affectant les clitiques pronominaux ne puissent être générées par des règles phonologiques ou syntaxiques et que les règles syntaxiques ne puissent manipuler ces éléments nous amèneront à conclure que tous les clitiques pronominaux du français parlé informel sont des affixes qui doivent être attachés à la racine verbale dans une composante morphologique. Mais le fait que seuls les sujets redoublés apparaissent en position d’argument et que seuls les marqueurs de sujets soient employés de façon régulière dans les propositions relatives indique clairement que seuls les marqueurs de sujet fonctionnent comme de véritables marqueurs d’accord et que les marqueurs d’objet retiennent leur statut d’argument syntaxique.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".