Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article surveys empirical and theoretical work on Tense‐Aspect‐Mood (‘‘TAM’’) based split ergativity, and offers an account for how it arises. While these splits are typically assumed to represent a unified phenomenon, I demonstrate that non‐ergative portions of split systems exhibit different patterns. I argue that these patterns reflect at least two different triggers of split ergativity: (i) non‐perfective aspects are more likely to be built on complex auxiliary constructions, and (ii) imperfectivity is associated with demoted objects or lower transitivity. Both causes trigger the same result: in the ‘‘split’’ portions of the grammar the transitive subject is not marked with ergative case because it is not a transitive subject. This structural account of split ergativity allows us to avoid positing variable feature inventories on the same functional head (cf. ), and also provides a straight‐forward account of the so‐called ‘‘counter‐universal’’ splits (), which cause problems for purely functionalist accounts (e.g. ). Furthermore, it is shown that the factors which trigger these splits are not limited to ergative languages, but are present cross‐linguistically—they are not visible in nominative‐accusative systems because (by definition) there is no visible difference between transitive and intransitive subjects. The prevalence of splits in ergative systems is thus not taken to reflect any deep instability of ergativity.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».