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Enregistrement W2018405720 · doi:10.1353/lan.2001.0100

<b>Syntactic nuts:</b> Hard cases, syntactic theory, and language acquisition. By Peter W. Culicover Oxford: Oxford University Press, 1999. Pp. viii, 244. Paper £16.99.

2001· article· en· W2018405720 sur OpenAlexaboutno aff
Asya Pereltsvaig

Notice bibliographique

RevueLanguage · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsUniversal grammarLinguistic universalGenerative grammarSyntaxLanguage acquisitionComputer scienceSecond-language acquisitionTheoretical linguisticsGrammarPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviewed by: Syntactic nuts: Hard cases, syntactic theory, and language acquisition by Peter W. Culicover Asya Pereltsvaig Syntactic nuts: Hard cases, syntactic theory, and language acquisition. By Peter W. Culicover. Oxford: Oxford University Press, 1999. Pp. viii, 244. Paper £16.99. This book sheds new light on the place of linguistic theory within cognitive science by investigating the architecture of the language faculty. In particular, it [End Page 404] explores what the properties of language reveal about the mental abilities and processes involved in language acquisition. The originality of this book is that it goes against the prevailing trend in generative grammar by considering not only what is general, exceptionless, and universal in language but also what is irregular, exceptional, and idiosyncratic, both in the lexicon and in syntax. In the first chapter, Culicover discusses the relationship between the study of the learning mechanism for language and the investigation of the properties of language itself as bounding conditions on such a mechanism. He argues that in addition to accounting for linguistic universals, linguistic theory should be able to accept that natural languages are ‘more than simply realizations of combinations of fixed sets of universal properties’ (1). Thus, he focuses on the acquisition of properties that a particular language does not share with other languages. Another question brought up in the first chapter is that of biology vs. learning, namely of how much of linguistic knowledge is biologically determined and how much is learned. Going against the general position, C argues that this question is an empirical one rather than a matter of dogma or ideology. In the last section of the introductory chapter, C identifies two important global properties that a language learner must have: conservatism, which precludes him from generalizing significantly beyond the evidence that is presented to him, and attentiveness, which makes him form generalizations based on all and only the evidence presented to him. The rest of the book is organized into three chapters that deal with categories, constructions, and constraints, respectively. The first of these chapters presents empirical evidence to support the claim that there is in principle an unbounded set of syntactic categories in natural language. C investigates elements that seem to belong to more than one traditional syntactic category, including either, the prepositional complementizer for, various determiners and quantifiers, and odd prepositions. He argues that such elements form separate categories. On the other hand, their apparent patterning with one or the other of the traditional syntactic categories may be explained from their conceptual structure properties rather than syntactic categorization. In Ch. 3, C considers a range of syntactic constructions that possess a certain degree of idiosyncrasy, including reduction constructions (e.g. sluicing), movement constructions (e.g. partial wh-movement), and inflections (e.g. do-support). He argues that even though these constructions might normally be taken as part of ‘core’ grammar, some of these aspects cannot be derived from universal principles and therefore must be determined by the learner on the basis of positive experience. In Ch. 4, C explores some of the consequences of taking the learner to be a conservative attentive learner. He applies the Hawkins Metric to develop a preliminary account of which generalizations are more accessible to the learner on the basis of positive evidence. The goal of this chapter is to provide an understanding of how a learner can acquire constructions that appear to be exceptions to ‘universal’ constraints. Even though the book is mainly concerned with English, other languages, such as Italian, Icelandic, Hungarian, and French, are discussed as well. Asya Pereltsvaig McGill University Copyright © 2001 Linguistic Society of America

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0070,016
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,019

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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