The distributional residue in Natural Phonology and its implications for morphologization
Notice bibliographique
Résumé
Since at least Kruszewski (1881) it has been taken as an important task to sort out the alternations that involve morphology from those that are purely phonological. This dichotomy is largely followed by Natural Phonology (NP, cf. Donegan and Stampe 2009 for example), and by Generative Phonotactics (Singh 1987). Both these approaches insist on a strict delimitation (not a gradient one) between phonological and morphological phenomena. In this paper, I will first re-examine the problem of domain delimitation (Singh 1991) within NP by bringing in a more systematic use of the criterion of semioticity, which is not as often cited (but see Dressler 1980; Zwicky 1982; Ford and Singh 1983) but deserves attention. In order to do this, it will help to look at a case that is universally deemed to be clear: Final Devoicing in German. Because the delimitation of phonology from morphology is essential both for synchrony and diachrony (to classify alternations and to understand their transitions from one module to the other), I will then turn to diachrony for additional support for the criterion of semioticity as well as spell out how it can help us understand the phenomenon of morphologization.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,019 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».