réduplication à valeur d'insistance dans une grammaire accueillant la langue des conversations familières
Bibliographic record
Abstract
Cet article formule une proposition concrète quant à la manière dont la réduplication pragmatique à valeur d’insistance (RPI) pourrait être abordée dans une grammaire descriptive accordant une place de choix à la langue orale, notamment à la langue des conversations à bâtons rompus (ou familières). L’atteinte de l’objectif fixé passe par l’élaboration d’une rubrique grammaticale qui s’ouvre sur une présentation générale du sujet traité et se termine sur une discussion de quelques cas saillants de réduplication, tels qu’ils ont cours dans les conversations à bâtons rompus. La rubrique esquissée comporte cinq sections, consacrées aux thématiques suivantes. On s’attarde : - aux diverses sortes de réduplication discutées dans la littérature sur le sujet et à la place occupée par la RPI dans ce vaste ensemble ; - à la valeur modale de la RPI et à son lien avec les actes de langage ; - à sa valeur iconique ; - aux traits sémantiques généraux associés aux mots usuellement pragmatiquement rédupliqués dans les conversations familières ; - au poids interactionnel rattaché à certains cas récurrents de RPI eu égard à des stratégies en lien avec la politesse linguistique.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".