Exemplification de l'article « baver »
Exemples et cooccurrents
- fig. Baver d'admiration, d'envie, de jalousie.
- fig. Baver sa haine.
- fig. Baver sur qqn, sur la réputation de qqn.
Plus d’exemples et cooccurrents
- fam.fig. en baver
- Q/Cfam.fig. Arrête de le baver.
- Bébé qui bave.
- F/E(emploi tr. dir.)fam.fig. En baver desrondsde chapeau.
- fam.fig. Il en a bavé pour en arriver là.
- (par anal.) L'encre a bavé.
- Q/Cfam.fig. Se faire baver.
- (par anal.) Stylo qui bave.
- fam.fig. Tu n'as pas fini d'en baver.
Citations
Littéraires
-
Ilapparut, revolver à la main, en hurlant et en bavant
(Gil Courtemanche, 2000). -
fam.fig.
il en avait assez bavé comme ça avec les obligations de toute nature
(Noël Audet, 2002). -
fig.
l'oncle Bachelard[...]bavait de colère et de désespoir
(Émile Zola, 1882). -
La chaleur la réveilla : elle avait bavé un peu sur sa feuille
(Marie Laberge, 1992). -
Q/Cfam.fig.
On se saluait dans le vestiaire, on bavait encore les nouveaux et les plus jeunes
(M. Raymond Bock, 2017). -
fig.
Sous les embruns qui giclaient[...], tous, ils allongeaient les gaffes à têtes pesantes, s'épuisaient à harponner, bavaient des injures aux billots tenaces
(Félix-Antoine Savard, 1937).
Journalistiques
-
fig.
Baver sur les compétiteurs, voilà un plaisir à nul autre pareil
(Le Soleil, 2001). -
Q/Cfam.fig.
Ilne peut voir un micro ou une caméra sans se mettre à se vanter ou à baver quelqu'un
(La Presse, 2001).
Recherches associées
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Avertissement : comprendre la lemmatisation automatique et ses limites
Dans les contextes des corpus du Fonds de données linguistiques du Québec (FDLQ) que vous consulterez, les mots ont été associés à leur forme de base, aussi appelée lemme, à l'aide d'un processus automatisé (appelé processus de lemmatisation automatique).
Par exemple :
- Les formes conjuguées d’un verbe (comme mange, mangeais, mangerons) sont associées à leur infinitif (manger).
- Les variantes d’un adjectif (comme grands, grande, grandes) sont associées à leur forme au masculin singulier (grand).
Étant donné que ces corpus ont été lemmatisés par une machine et non par des humains, certains mots ayant la même orthographe (comme le nom masculin couvent et la 3e personne du pluriel de l'indicatif présent couvent du verbe couver) pourraient avoir été mal identifiés par l'algorithme informatique.
Les contextes affichés ne sont pas triés par sens ou usage : il est donc essentiel de lire attentivement les phrases pour identifier le sens correct.
Par exemple :
- La recherche du mot ferme pourrait retourner des phrases avec ferme comme nom, adjectif ou verbe.
- La recherche du mot avocat inclura des phrases parlant de la profession ou du fruit, seul un humain étant capable de distinguer avec certitude l'un de l'autre dans un texte.
En cas de doute ou pour affiner vos recherches directement dans le FDLQ, essayez d’utiliser des mots ou des expressions qui précisent davantage le contexte (par exemple : ferme agricole ou décision ferme).
Ce qu’il faut retenirLa lemmatisation automatique a ses limites. Soyez donc attentif aux homographes, c’est-à-dire aux mots ayant la même orthographe, mais des sens différents, pour tirer pleinement parti des résultats de recherche.
