Training and Timing Local Scalar Enrichments under Global Pragmatic Pressures
Notice bibliographique
Résumé
Elementary sentences containing the quantificational determiner some seem to be ambiguous between a ‘weak’ existential meaning ∃ and a ‘strengthened’ some but not all meaning ∃+. The strengthened meaning is commonly assumed to be the output of a general enrichment mechanism, call it G (for ‘global’), that applies to the weak meaning of the sentence: G(∃) = ∃+. The application of G has been shown to come with a processing cost (e.g. Bott & Noveck 2004). We used a self-paced reading task together with offline comprehension questions to investigate the interpretation of sentences containing some when embedded inside a disjunction, a position that G cannot access. Our findings suggest (i) that the strengthened meaning ∃+ is available in embedded positions, suggesting that a mechanism of local strengthening L must be available: L(∃) = ∃+, (ii) that local enrichment can be facilitated by global pragmatic pressures (Chierchia et al. 2008; Mayr & Romoli 2014), (iii) that subjects can be quickly trained to systematically prefer one of G or L to the other, (iv) that application of L, like the application of G, comes with a processing cost. We highlight consequences of our findings for debates about the characterization of enrichment mechanisms, focusing on the relation between G and L.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».