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Record W3176773150 · doi:10.46630/phm.13.2021.29

DE LA SÉMANTIQUE DU PRONOM PERSONNEL DE LA 2e PERSONNE DU PLURIEL EN FRANÇAIS ET EN SERBE

2021· article· fr· W3176773150 on OpenAlexaff
Selena Stanković

Bibliographic record

VenuePHILOLOGIA MEDIANA · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicDiverse Academia and Research Topics
Canadian institutionsFrancophone University Association
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

En français et en serbe, la valeur sémantique principale du pronom personnel de la 2 e personne du pluriel est de marquer un ensemble d'interlocuteurs ou un ensemble d'individus qui inclut au moins un interlocuteur, mais qui exclut toujours le locuteur.Outre cette signification, les formes pronominales vous et vi disposent d'autres valeurs d' emploi qui sont multiples et qui leur sont en général communes, mais qui révèlent des spécificités dans leur fonctionnement syntactico-sémantique.Dans cet article, notre attention se porte sur leurs valeurs suivantes : (a) l'identité du groupe d'interlocuteurs et (b) l'identité soulignée du groupe d'interlocuteurs, en tant que leurs traits distinctifs, (c) la possessivité ou le sens du datif possessif, valeur caractérisant tous les pronoms personnels, et (d) la signification du datif éthique, particularité qui concerne uniquement les pronoms des deux premières personnes du singulier et du pluriel.Notre objectif est de déterminer les similitudes et les divergences dans la concrétisation des valeurs sémantiques mentionnées entre les deux langues observées.En nous appuyant sur la méthode descriptive et le procédé contrastif, nous faisons notre analyse sur le matériel constitué d' exemples tirés d' œuvres littéraires d'auteurs français et serbes et de leur traduction respectivement en serbe et en français.Comme point de départ théorique, nous prenons des expli-1 selena.stankovic@filfak.ni.ac.rs 2 Cet article communique les résultats de l' étude effectuée grâce au soutien financier du Ministère de l'Éducation, de la Science et du Développement technologique de la République de Serbie (Contrat N o 451-03-9/2021-14/200165).L' étude a été réalisée dans le cadre de deux projets scientifiques : La traduction dans le système de la recherche comparée des littératures et cultures serbe et étrangères (N o 178019), financé par le Ministère de l'Éducation, de la Science et du Développement technologique de la République de Serbie, et Les langues, les littératures et les cultures romanes et slaves en contact et en divergence (N o 1001-13-01), financé partiellement par l' Agence universitaire de la francophonie et l' Ambassade de France en Serbie.Le travail apporte une partie des recherches présentées au cours du Treizième colloque international Les Études françaises aujourd'hui : Écrire le monde d'hier et d' aujourd'hui en français, tenu à la Faculté de Philosophie et

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.171
Threshold uncertainty score0.340

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2021
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