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Enregistrement W2169643630 · doi:10.1111/cogs.12260

Accommodating Presuppositions Is Inappropriate in Implausible Contexts

2015· article· en· W2169643630 sur OpenAlexaff
Raj Singh, Evelina Fedorenko, Kyle Mahowald, Edward Gibson

Notice bibliographique

RevueCognitive Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Massachusetts AmherstHarvard University
Mots-clésPresuppositionAssertionEpistemologyReading (process)LinguisticsPsychologyContent (measure theory)Information structurePhilosophySociologyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to one view of linguistic information (Karttunen, 1974; Stalnaker, 1974), a speaker can convey contextually new information in one of two ways: (a) by asserting the content as new information; or (b) by presupposing the content as given information which would then have to be accommodated. This distinction predicts that it is conversationally more appropriate to assert implausible information rather than presuppose it (e.g., von Fintel, 2008; Heim, 1992; Stalnaker, 2002). A second view rejects the assumption that presuppositions are accommodated; instead, presuppositions are assimilated into asserted content and both are correspondingly open to challenge (e.g., Gazdar, 1979; van der Sandt, 1992). Under this view, we should not expect to find a difference in conversational appropriateness between asserting implausible information and presupposing it. To distinguish between these two views of linguistic information, we performed two self-paced reading experiments with an on-line stops-making-sense judgment. The results of the two experiments-using the presupposition triggers the and too-show that accommodation is inappropriate (makes less sense) relative to non-presuppositional controls when the presupposed information is implausible but not when it is plausible. These results provide support for the first view of linguistic information: the contrast in implausible contexts can only be explained if there is a presupposition-assertion distinction and accommodation is a mechanism dedicated to reasoning about presuppositions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2015
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Résumé présentoui

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