Bibliographic record
Abstract
Le présent article vise à apporter une nouvelle analyse à la distribution des prépositions et locutions prépositives par rapport à la construction orpheline (Zribi-Hertz 1984). La décomposition du syntagme prépositionnel en une hiérarchie de têtes sémantico-syntaxiques (suivant Svenonius 2010) nous permet d’entamer une formalisation des intuitions voulant que les prépositions orphelines aient un contenu lexical plus important que les prépositions qui n’admettent pas d’argument implicite, rappelant le continuum fonctionnel des prépositions dont celles dites « incolores » se trouvent sur une extrémité et celles dites « colorées » se situent sur l’autre. L’analyse propose une distinction syntaxique tripartite, Sp ; SP ; SD, pour laquelle p (à,de,en,par,sur...) n’admet pas d’argument implicite de façon catégorique. En revanche, le SD, composé d’un élément nominal faiblement référentiel et dénotant un composant axial (côté, face, pied, devant…) en admet facilement un. Pour ce qui est de la catégorie P (avec, après, contre…), elle légitime un argument implicite mais de façon moins prévisible. En s’appuyant sur la discussion de la légitimation des arguments nuls dans Roberge (2012) et des corrélations entre l’argument nul du verbe et celui de la préposition, une analyse unifiée de divers usages des prépositions émerge.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".