Multiple Focus Strategies in<i>Pro</i>‐Drop Languages: Evidence from Ellipsis in Spanish
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 forprosubjects. Overt full DPs in subject position are marked, and the presence of overt full DPs is used to indicate focus on the subject (thepro‐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 thepro‐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 versusprosubjects. The paper also establishes links with the processing of ellipsis in other languages.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».