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Record W7135084365 · doi:10.4000/15uyq

are : une trace de l’influence scandinave ?

2025· article· fr· W7135084365 on OpenAlexaboutno aff
Alexandre Etcheheguy

Bibliographic record

VenueAnglophonia · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic Variation and Morphology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTRACE (psycholinguistics)ConcurrenceFrenchLinguistic change

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude est une exploration du développement et de la diffusion de are comme forme du verbe « be » au pluriel du présent de l’indicatif à travers les différentes aires dialectales de l’anglais médiéval. L’objectif est d’apporter des éclaircissements sur la question de l’origine de cette forme verbale, alors en concurrence linguistique avec d’autres variantes et dont le développement progressif a pu être associé à l’influence des populations scandinaves alors présentes sur une partie du territoire d’Angleterre. L’utilisation conjointe du York-Toronto-Helsinki Corpus of Old English Prose et du Linguistic Atlas of Early Middle English offre la possibilité d’aborder cette question sous un angle diachronique et quantitatif, en mesurant avec précision les occurrences de la forme are dans un grand nombre de textes et en évaluant son importance selon la période et les aires dialectales dont ils sont issus. Nous verrons que les données produites, ainsi que les dynamiques de diffusion qu’elles mettent en évidence, sont tout à fait cohérentes avec l’hypothèse selon laquelle la présence scandinave a joué un rôle dans le développement (et plus tard la prédominance) de are dans l’expression du paradigme pluriel de « be » au présent de l’indicatif. Notre démarche s’inscrit dans un projet plus large visant à mieux caractériser les dynamiques de diffusion de différents traits linguistiques associés à l’influence scandinave en anglais médiéval, et à mettre en parallèle ces données linguistiques avec les données sociohistoriques disponibles sur cette période.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.812
Threshold uncertainty score0.994

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2025
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