L'histoire de l'adverbial prépositionnel à base adjectivale, de l'ancien français aux variétés modernes : confrontation de sources secondaires (Matériaux de projet)
Bibliographic record
Abstract
Les adverbes et les adverbiaux sont largement analysés dans la linguistique actuelle, que ce soit dans une perspective de délimitation ou de classification (récemment : Duplâtre/Modicom 2022) ou, comme ici, dans une perspective variationnelle (p. ex. Hummel 2017, 2019ab). Pourtant, l’adverbial formé d’une préposition et d’un adjectif est, lui, passé largement inaperçu, y compris dans la grammaticographie des langues romanes. Ce document de travail a été conçu dans un projet panroman qui retrace l’évolution depuis le latin d’adverbiaux comme à l’extrême, en grand, pour le sûr ou par exprès, construits selon le schéma ‘< PREP (+ PREP) (+ ADV) (+ DET) + ADJ >. Il constitue l'annexe à une publication de revue (Romanische Forschungen, à paraître) et à des chapitres d'ouvrages chez De Gruyter (soumis). Il présente une synthèse de la représentation de ces adverbiaux en français dans un corpus de sources essentiellement métalinguistiques. Il s’appuie sur les grandes grammaires et les dictionnaires historiques incontournables du français en ciblant l’histoire du français dans la francophonie du Nord, plus exactement en Europe ainsi qu’en Amérique du Nord, et au Québec en particulier.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".