Sobre la pluralización (-n) de los adverbios en español: el caso de siempren
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo se centra en describir y analizar un caso concreto de pluralización adverbial (-n) en español actual (siempre > siempren). Después de resumir los valores de la forma siempre, se presenta nuevos datos sobre este fenómeno de microvariación para conocer mejor su distribución geográfica en el mundo hispanohablante y los tiempos verbales con los que suele aparecer. A continuación, se ofrece una serie de consideraciones teóricas donde se muestra que el fenómeno se documenta asimismo en gallego y en catalán (sempren), que esta concordancia puede ser entendida como un ejemplo más de la relación entre un controlador y un target, pero también que dos formas pueden recibir sus rasgos de una misma fuente en la estructura cognitiva, que sería un proceso postsintáctico, y que este es uno más de los procesos de secuenciación y selección de elementos dentro del ordenamiento del discurso.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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 teacher head, 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".