Notice bibliographique
Résumé
For this paper, we examined a corpus of 73 wh-questions and yes/no questions, both positive and negative, from natural discourse.We found that the locus of interrogation (the initial auxiliary in yes/no questions or the initial wh-word in whquestions) most frequently gets an L+H* pitch accent, especially in wh-questions and negative yes/no questions.Positive yes/no questions are more variable, and included 40% unstressed auxiliaries.Nuclear stress was primarily falling in wh-questions, as expected; but positive yes/no questions were almost twice as often falling or level as rising, contrary to expectation.Finally, the topic of the question turned out to be marked primarily with some version of an H* accent rather than an L+H* accent, and the focus with L+H* rather than some variant of H*, contrary to predictions in the literature. CommentA predication, P, is the comment of a sentence, S, iff, in using S the speaker intends P to be assessed relative to the topic of S. FocusThat part of the linguistic expression that realizes the comment.What is interesting about these definitions is that questions and other speech acts as well as statements can be said to have information (topic-focus) structure that doesn't necessarily coincide with any particular syntactic distinction.It is possible that there could be a divergence between the semantic
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».