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Vcaus + N_émot

1.1. Sept classes de verbes causatifs

1.1.1. La classe des « Vcaus neutres »

Les verbes de cette classe forment de nombreuses associations avec les N_émot: au total, 120 différents types de combinaisons244, en grande majorité très fréquentes. Par exemple, les associations des verbes comme créer, faire, susciter, provoquer et réserver ont, dans notre corpus, plus de 200 occurrences. Ces verbes forment les onze collocations les plus représentatives sur le plan de fréquence dans notre corpus245

. Le Tableau 19 ci-dessous

241 Notons que les N_COLÈRE, en plus d'une forte attirance envers la classe des « Vcaus neutres », ont aussi une attirance importante pour les verbes de la classe des « Vcaus phasiques inchoatifs » (27,28% de l'ensemble).

242 Nous reviendrons sur ce constat dans la section consacrée à l'analyse du champ JOIE (Chapitre 3).

243

Par contre, la seconde association, selon le plan de fréquence, est formée avec un verbe « neutre »: faire DET

malheur (42 occurrences).

244 Sur l'ensemble des 338 combinaisons répertoriées dans notre corpus.

245

Comme signalé dans la Partie Méthodologique, nous avons établi pour les collocations quatre fourchettes de fréquences suivantes: collocations ayant une occurrence, collocations ayant entre 2 et 10 occurrences,

répertorie l'ensemble des informations les concernant. Les deux premières colonnes indiquent le type de combinaison (collocation) et sa fréquence absolue (f). La colonne 3, intitulée (f1) et 4, intitulée (f2) indiquent, respectivement, la fréquence propre de la base (qui est ici le

N_émot) et la fréquence propre de son collocatif (qui est ici le Vcaus). La colonne « C.

verbale » indique la classe du verbe, tandis que la colonne « champ » nous informe du champ auquel appartient le N_émot. Les combinaisons sont classées par valeur du test du

log-likelihood décroissante indiquée par la dernière colonne « Score LL ».

Tableau 19: Le lexicogramme des combinaisons les plus représentatives sur le plan de fréquence et selon l'indice du log-likelihood

Le Tableau 19 donne lieu à quelques observations intéressantes:

 Toutes ces collocations sont formées par des verbes provenant de la classe des « Vcaus neutres ».  Selon les valeurs du log-likelihood c'est l'association faire DET plaisir (champ JOIE) qui est la plus spécifique de cette classe. Or, comme signalé supra, les résultats de cet indice ne trouvent pas toujours la confirmation dans nos statistiques. Selon nos résultats ce sont les combinaisons:

créer DET surprise (champ SURPRISE) et faire DET bonheur246

(champ JOIE) qui se placent en

tête de classement des fréquences avec leurs 565 occurrences et 489 occurrences, respectivement. Pourtant, si, dans nos statistiques, l'association faire DET plaisir a abouti à un résultat plus faible que celui prévu par le log-likelihood, ceci résulte d’une forte présence de la forme figées faire (DET)0 plaisir qui ne fait pas partie de notre étude. Voici deux exemples

illustrant les combinaisons qui se distinguent sur le plan de fréquence, indiquées ci-dessus:

collocations ayant entre 10 et 99 occurrences et celles ayant plus de 100 occurrences (les plus représentatives de notre corpus).

(51) La surprise créée par la baisse spectaculaire de 75 points de base avait pour objectif de stopper net la dégringolade des actions [...] (Le Monde 2008)

(52) La bibliothèque, entièrement informatisée, fait le bonheur de sa responsable. (Le Monde 2008)

 Dans certains champs sémantiques, l'attirance entre les 46 N_émot et les « Vcaus neutres » est particulièrement forte; ceci est confirmé par les valeurs du log-likelihood très élevées de leurs associations. Dans le champ JOIE, par exemple, il s'agit des quatre combinaisons: faire DET

bonheur, faire DET plaisir, susciter DET enthousiasme et faire DET joie qui ont un log-likelihood entre 259 (faire DET joie) et 4773 (faire DET plaisir).

 La majorité des combinaisons ayant plus de 100 occurrences est formée par les verbes: susciter (cinq combinaisons) et faire (trois combinaisons).

 Parmi les cinq champs cités dans le Tableau 19 ci-dessus, le champ ADMIRATION247

est le seul à avoir une seule combinaison supérieure à 100 occurrences: susciter DET engouement.

Nous pouvons préciser encore que le verbe provoquer, qui n'a qu'une collocation ayant la fréquence supérieure à 100 occurrences, forme pourtant, au total, 31 combinaisons, dont 13 très pertinentes statistiquement (cf. Annexe C). Ainsi nous pouvons constater que les verbes:

susciter (985 occurrences), faire (820 occurrences), provoquer (657 occurrences), créer (594

occurrences) et réserver (244 occurrences) sont les plus représentatifs sur le plan de fréquence dans la classe des « Vcaus neutres ». Nous allons analyser en détails les associations de ces verbes ultérieurement (Chapitre 5).

Ainsi, nous avons testé notre hypothèse selon laquelle il existe une attirance « naturelle » entre certaines lexies (la théorie des Halbfertigprodukte de la langue de Hausmann (1984)). Les statistiques valident non seulement notre hypothèse concernant l'existence de ces liens privilégiés, mais fournissent également des arguments convaincants en faveur de la théorie du

Lexical priming de Hoey (2005): il existe de véritables « attirances » entre certaines lexies,

comme c'est le cas de surprise et créer ou de bonheur et faire (cf. Tableau 19).

En plus des cinq verbes les plus représentatifs sur le plan de fréquence, cités dans le Tableau 19 (susciter, provoquer, réserver, créer et faire), dans la classe des « Vcaus neutres » nous avons repérés encore 10 verbes qui forment des associations pertinentes statistiquement248

. Le Tableau 20 ci-dessous les récapitule tous. Dans ce tableau, la première colonne indique le mot pivot (ici: un Vcaus), la seconde, intitulée « N_émot », correspond au N_émot qui entre en association avec ce verbe et la troisième (« f ») - indiquent la fréquence de cette association.

247 Pour rappel, le champ ADMIRATION comporte quatre noms: admiration, émerveillement, engouement et

fascination.

Les deux colonnes suivantes: « Score LL » et « Champ » correspondent, respectivement, à la valeur de l’indice de spécificité log-likelihood de l'association et au champ sémantique auquel appartient le N_émot. Ces tableaux nous sont utiles sur le plan didactique, notamment dans le choix des collocations à enseigner249

: ils nous ont donné les premières indications sur l'attirance entre ces deux lexies. Les combinaisons sont classées par valeur du test du

log-likelihood décroissante et par verbe250:

Tableau 20: Le choix des collocations à enseigner (la classe des « Vcaus neutres »)

Il en ressort que certains verbes sont plus « productifs » que d'autres. Par exemple les verbes inspirer, apporter, forcer, attirer et causer forment plus d'une association avec les

N_émot. Or, certaines d'entre ces associations frôlent à peine le taux minimal de 10

occurrences251, comme c'est le cas, par exemple, d'inspirer DET fascination, d'inspirer DET

admiration et d'apporter DET joie (cf. Tableau 20).

D'autres verbes, comme exercer, ne forment qu'une seule collocation mais ayant une fréquence très élevée: exercer DET fascination (champ ADMIRATION) a 94 occurrences. Le résultat du log-likelihood très élevé de cette association (de 905) confirme une véritable attirance entre ces lexies (cf. Tableau 20). Voici quelques exemples illustrant ces collocations:

249

Pour plus de détails, cf. section 5.6. de la Méthodologie (Partie I.)

250 Le rangement par champ nous permet d'identifier immédiatement les champs les plus concernés.

(53) Sur les camarades qui l'ont escorté après l'effondrement de la GP, Benny Lévy exerce toujours une vive fascination. (Le Monde 2008)

(54) Arsène Lupin du XXIe siècle, le voleur de diamants d'Anvers force presque l'admiration; a commenté le journal belge Le Soir. (Libération 2007)

(55) Une décision qui a procuré « un grand plaisir » au gardien numéro 2, arrivé de Toulouse en début de saison. (Ouest-France 2007)

Passons maintenant à la classe des « V phasiques duratifs » qui vient, selon nos statistiques, en seconde position dans le classement général de fréquences.