Exploring the relation between the qualitative and quantitative uses of the determiner <i>some</i>
Notice bibliographique
Résumé
This article attempts to repair the neglect of the qualitative uses of some and to suggest an explanation which could cover the full range of usage with this determiner – both quantitative and qualitative – showing how a single underlying meaning, modulated by contextual and pragmatic factors, can give rise to the wide variety of messages expressed by some in actual usage. Both the treatment of some as an existential quantifier and the scalar model which views some as evoking a less-than-expected quantity on a pragmatic scale are shown to be incapable of handling the qualitative uses of this determiner. An original analysis of some and the interaction of its meaning with the defining features of the qualitative uses is proposed, extending the discussion as well to the role of focus and the adverbial modifier quite. The crucial semantic feature of some for the explanation of its capacity to express qualitative readings is argued to be non-identification of a referent assumed to be particular. Under the appropriate conditions, this notion can give rise to qualitative denigration (implying it is not even worth the bother to identify the referent) or qualitative appreciation (implying the referent to be so outstanding that it defies identification). The explanation put forward is also shown to cover some 's use as an approximator, thereby enhancing its plausibility even further.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».