Les verbes défectifs russes à la lumière des néologismes informatiques en russe et en ukrainien
Bibliographic record
Abstract
Ce travail amène à l'attention des chercheurs de nouveaux cas de verbes défectifs du russe qui mettent en doute les explications lexicales de ce phénomène proposées par certains chercheurs (Daland et al. 2007, Baerman 2007, 2008). En russe, le phénomène consiste en l'absence de forme de la lre personne du singulier au non-passé. Notre étude des néologismes informatiques, apparus en russe et en ukrainien dans le langage des utilisateurs d'ordinateurs dans les années 80-90, indique que la défectivité est productive en russe, et qu'il faut donc chercher des raisons grammaticales synchroniques de cette défectivité. \n \nLa défectivité pose un problème particulier pour les théories morphologiques (Albright 2003, Baronian 2009), mais les analyses particulières se divisent en deux camps. Le premier ne voit comme pertinent aucun des facteurs pouvant jouer un rôle synchronique, tels que l'évitement de l'homophonie, la compétition entre deux modèles morphologiques ou des raisons sémantiques (Daland et al. 2007, Baerman 2008). Dans le cas du russe, comme tous les verbes attestés comme étant défectifs dans la langue standard appartiennent à la 2e conjugaison et comme ils sont associés à un changement phonologique ancien, c'est-à dire que leurs radicaux se terminent par mie consonne coronale qui subit la palatalisation dans la forme en question, il semble, pour ces chercheurs, qu'il faille chercher la motivation de ce phénomène uniquement dans l'histoire de la langue et qu'il s'agit donc d'un vestige lexicalisé. Cependant, dans les langues autres que le russe, un deuxième camp de chercheurs a trouvé avec succès des conditions synchroniques expliquant certains aspects de la défectivité (e.g. Baronian 2005, 2009 pour le français, Albright 2003 pour l'espagnol). \n \nLa présente étude explore les verbes néologiques en russe et en ukrainien (les deux langues étant parentes) afin de trouver un éclairage nouveau au problème des verbes défectifs russes. Le corpus est constitué de verbes néologiques "informatiques" en russe et en ukrainien. Un test de production visant à catégoriser ces verbes parmi les verbes traditionnellement défectifs, les rares et les fréquents fut proposé à 44 participants (23 locuteurs natifs du russe et 21 locuteurs natifs de l'ukrainien). Les résultats nous permettent de conclure à la productivité de la défectivité en russe dont la principale caractéristique semble être une forte compétition entre les deux choix qu'offre une alternance niorphophonologique. Cependant, à titre comparatif, les résultats de notre analyse indiquent que la défectivité des verbes en ukrainien est un phénomène très limité. Nous discutons également des facteurs synchroniques pouvant motiver cette défectivité, dont la fragmentation des paradigmes nous semble la plus plausible.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 teacher head, 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".