Remarks on the Experimental Turn in the Study of Scalar Implicature, Part I
Notice bibliographique
Résumé
Abstract (for Part I and Part II) There has been a recent ‘experimental turn’ in the study of scalar implicature, yielding important results concerning online processing and acquisition. This paper highlights some of these results and places them in the current theoretical context. We argue that there is sometimes a mismatch between theoretical and experimental studies, and we point out how some of these mismatches can be resolved. We furthermore highlight ways in which the current theoretical and experimental landscape is richer than is often assumed, and in light of this discussion, we offer some suggestions for what seem to us promising directions for the experimental turn to explore. The article is divided in two parts. Part I first presents the two dominant families of accounts of scalar implicature, the domain‐general Gricean account and the domain‐specific grammatical account. We try to separate the various components of these theories and connect them to relevant psycholinguistic predictions. Part II examines and reinterprets several prominent experimental results in light of the theoretical presentation proposed in the first part.
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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 | 0,040 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,031 |
| Communication savante | 0,006 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».