It has been suggested that second languages and translated languages are constrained by an interplay of several linguistic systems. This paper reports on a data-driven quantitative study on constrained Finnish. We detect linguistic phenomena that distinguish constrained from non-constrained Finnish across constrained varieties, first/source languages, and registers. Implementing a two-phase method, we first detect key quantitative differences of syntactically defined POS bigrams between each variety-, language-pair- and register-specific constrained dataset and its non-constrained counterpart, using Boruta feature selection. We then use the results as variables in a Multi-dimensional Analysis. The results show that both nominal complexity and verbal/clausal complexity distinguish constrained from non-constrained Finnish. These differences interact with both type of constraint and register: the constrained varieties are less sensitive to register differences, and this tendency is more pronounced in learner Finnish than in translated Finnish. Leaving out any of these variables from the analysis would blur our view of this multi-faceted phenomenon.

La réduction du nombre de degrés de liberté d’une étude par éléments-finis peut être obtenue en utilisant l’analyse par éléments-finis multidimensionnelle, c’est-à-dire le mélange d’éléments-finis de poutre, de coque et de volume. Cette approche multidimensionnelle permet de réduire considérablement le temps de maillage et de résolution du système. Malheureusement, la connexion d’éléments de différentes dimensions entraîne certains problèmes au niveau de la modélisation géométrique ainsi qu’au niveau de l’incompatibilité des degrés de liberté entre éléments et de la continuité entre différentes parties de maillage réalisées séparément. Cet article présente une solution complètement automatisée à ces problèmes, utilisant uniquement des éléments-finis classiques et sans recourir à l’ajout d’équations de contraintes aux interfaces entre éléments de dimensions différentes.