Multiple Focus Strategies in<i>Pro</i>‐Drop Languages: Evidence from Ellipsis in Spanish
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper I use the case of Spanish to argue that language regularities may give rise to multiple strategies for marking focus. In addition to the well‐known observation that focus can be marked by word order and intonation, I present experimental results regarding ellipsis that show that overt full DPs in subject position in Spanish are marked as focused. This strategy is linked to a language regularity, namely the availability of silent ( pro ) subjects. In Spanish, there is a preference for pro subjects. Overt full DPs in subject position are marked, and the presence of overt full DPs is used to indicate focus on the subject (the pro ‐drop hypothesis). I will provide a novel syntactic analysis of the ellipsis structures, discuss discourse licensing conditions and present two experiments that investigate preferences in ellipsis resolution and argue in favor of the pro ‐drop hypothesis. Experiment 1 compares structural preferences for ellipsis resolution across bare argument ellipsis and replacives, investigating the role of syntax and the information‐structure status of the subject. Experiment 2 compares the resolution of ellipsis with antecedents with overt DP subjects versus pro subjects. The paper also establishes links with the processing of ellipsis in other languages.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle