Estudio cualitativo de los procesos de gramaticalización, cambio construccional y construccionalización en las construcciones progresivas del inglés
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se analizan cualitativamente determinados procesos de cambio gramatical que experimentan las construcciones progresivas del inglés a lo largo de su desarrollo diacrónico. Más concretamente, se estudian los procesos de gramaticalización, tanto de carácter primario como secundario, en que devienen las formas progresivas, así como los fenómenos de cambio construccional y construccionalización que parecen tener lugar en la evolución de estas estructuras. Se lleva a cabo un análisis cualitativo estandarizado, a partir de una muestra del conjunto de corpus York-Toronto-Helsinki-Penn, mediante el cual se prueba la existencia de una relación entre los procesos de gramaticalización primaria y los cambios construccionales, así como entre los fenómenos de gramaticalización secundaria y la construccionalización. Finalmente, el concepto de gradiente lingüístico, aplicado a estos procesos de cambio gramatical, explica tentativamente la forma en la que estos fenómenos de cambio podrían encontrarse latentes en las formas progresivas en todos los períodos de la lengua
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".