Argument structure licensing and English<b>have</b>
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
This paper provides a unified syntactic account of the distribution of English have in causative constructions (e.g. John had Mary read a book ) and experiencer constructions (e.g. John had the student walk out of his classroom ). It is argued that have is realized in the context of an applicative head (Appl) and an event-introducer v, regardless of the type of v. Have is spelled out in the causative when Appl merges under v CAUSE , and in the experiencer construction when Appl merges under v BE . This proposal is extended to have in possessive constructions (e.g. John has a hat / a brother ): have is realized in the context of v BE and Appl. The proposed account provides empirical evidence for expanding the distribution of Appl: (i) a causative can take ApplP as a complement, which was absent in Pylkkänen's (2008) typological classification, and (ii) Appl can merge above Voice, contrary to Pylkkänen's analysis in which Appl is argued to always merge below VoiceP, never above. Moreover, the proposed account supports the theoretical claim that argument structure is licensed by functional syntactic structure; in particular, it shows that the relevant functional heads are not aspectual heads, but Appl and v.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 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