Notice bibliographique
Résumé
Athapaskan languages have verbs that are extraordinarily complex, and that pose a challenge to theories of morphosyntactic structure (see, for example, Aronoff 1994, Hargus 1988, Rice 1993, 1998, Speas 1984, 1987, 1990, 1991a,b, Spencer 1991, Travis 1992, for discussion). The verb word is complex in many ways: it is morphologically rich, the surface ordering of morphemes is apparently without reason, discontinuous dependencies are frequent, and blocking effects between morphemes of identical shape but different meaning are abundant. The goal of this chapter is to outline the structure of an Athapaskan verb as traditionally described and to examine the claim that a template is required to define the ordering of morphemes within the verb. The Templatic Nature of the Athapaskan Verb As discussed in chapter 1, the verb in Athapaskan languages is typically described as consisting of a template, or string of fixed order positional classes. The template orders the morphemes, and each morpheme is marked lexically for the position in the template that it occurs in. In addition, phonological boundary types are lexically associated with the different morphemes in order to account for their phonological properties. A template for Slave ([slevi]), adapted from Rice 1989, is given in (1). See appendix 1 for a list of templates proposed in the literature for a number of languages of the family. Terminology will be clarified throughout the book; I do not attempt to define terms here.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».