The Morpho-Syntax of Clausal Negation in Rural Jordanian Arabic
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I argue that the Neg particles head their projections, and the negation in a hierarchical representation occurs between TP and VP. In future tense, I argue that the Aux can move to the Neg head just to pick the negation and then the negative particle and the Aux moves to T. I also show that speakers of RJA use different negation constructions depending on the structure and tense of the sentence. For example, the negative particle ma is a preverbal particle used with present and past verbs evenly. The negative particle ma¦-ƒ is a pre and post-verbal particle where ma is a proclitic and -ƒ is an enclitic. This particle is used with present verbs and past verbs. However, when used with present tense verbs, the proclitic ma becomes optional, whereas with past tense verbs the deletion of the proclitic ma results in an ungrammatical sentence. As for copular sentences, the particle miƒ is used to negate verbless copular sentences where there is a covert present tense verb. But, when the copular sentence is formed via a past tense verb, miƒ is no longer used. Instead, the negative construction maâ¦-ƒ is used.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».