VER EM FRANCÊS ACADIANO E PORTUGUÊS BRASILEIRO: CODIFICAÇÃO DE IMPERATIVO E SALIÊNCIA TEXTUAL
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Este artigo discute construções do português brasileiro (PB) e da fala informal do francês acadiano (FA) nas quais formas equivalentes à do verbo ‘ver’ aparecem em enunciados imperativos contendo um segundo verbo. Nessas construções, ‘ver’ enfatiza a injunção expressa por esse segundo verbo. A construção do PB apresenta também uma leitura adicional, na qual a forma vê IMPERATIVO tem o significado de ‘verificar’. O artigo propõe que as construções do PB podem ser associadas a duas estruturas distintas. As construções com o significado de ‘verificar’ são tratadas como estruturas bioracionais nas quais o verbo ‘ver’ seleciona um CP nucleado pelo complementador se . Com relação à análise do significado de ordem enfática associado às construções do PB e do FA, adota-se as propostas de Speas e Tenny (2003) e de Hill (2007, 2014), segundo as quais a pragmática conversacional é codificada na sintaxe com uma estrutura predicativa (uma projeção associada ao Speech Act ‘Ato de Fala’- SAP) acima de CP. Com base nessas propostas, analisam-se as construções de ordem enfática do PB e do FA como estruturas mono-oracionais, em que vê e voir são marcadores pragmáticos injuntivos inseridos diretamente no núcleo SA para codificar uma relação pragmática.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".