Mental space embeddings, counterfactuality, and the use of <i>unless</i>
Notice bibliographique
Résumé
Unless-constructions have often been compared with conditionals. It was noted that unless can in most cases be paraphrased with if not, but that its meaning resembles that of except if (Geis, 1973; von Fintel, 1991). Initially, it was also assumed that, unlike if-conditionals, unless-sentences with counterfactual (or irrealis) meanings are not acceptable. In recent studies by Declerck and Reed (2000, 2001), however, the acceptability of such sentences was demonstrated and a new analysis was proposed. The present article argues for an account of irrealis unless-sentences in terms of epistemic distance and mental space embeddings. First, the use of verb forms in irrealis sentences is described as an instance of the use of distanced forms, which are widely used in English to mark hypotheticality. In the second part, the theory of mental spaces is introduced and applied to show how different mental space set-ups (in conjunction with distanced forms) account for the construction of different hypothetical meanings. The so-called irrealis unless-sentences are then interpreted as a number of instances of mental space embeddings. Finally, it is shown how the account proposed explains the fact that some unless-constructions can be paraphrased only with if not while others only with except if.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».