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Enregistrement W2460756363 · doi:10.1057/9781137450067_12

Control in Free Adjuncts in English and French: a Corpus-Based Semantico-Pragmatic Account

2015· book-chapter· en· W2460756363 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsVerbComputer scienceControl (management)Variety (cybernetics)Subject (documents)Artificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three main sorts of approaches to control can be found in the linguistic literature: syntactic, semantic and pragmatic. The syntactic approach can be exemplified by Boeckx et al. (2010), who treat obligatory control as syntactic movement rather than binding, making PRO ‘simply a residue of movement — the product of the copy-and-deletion operations that relate two theta-positions’ (Hornstein 1999: 78). Thus in the derivation of John hopes to leave, John starts out in the subordinate VP [John leave] and raises to the sentential level, checking two theta-roles on its way and ending up with two cases, one corresponding to the ‘hoper’ and the other to the ‘leaver’ role. This purportedly explains the subject control reading (henceforth SC). In a purely conceptual approach such as that of Culicover and Jackendoff (2005), it is the semantic content of the matrix verb rather than syntactic movement which is the key factor. They argue that since control remains constant with a given lexical notion over a wide variety of constructions it cannot be a syntactic phenomenon — thus in (1a-d) below with the notion ‘order’, the NP Fred is understood to control leave in all cases even though its syntactic position varies considerably:

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,196 · 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