Notice bibliographique
Résumé
Introduction Language is an immensely rich phenomenon, presenting vast challenges for the linguist, the scientist of this phenomenon. Among the most central, and most difficult, questions are ones concerning the nature of the capacity we all have to speak a language. Just what is this capacity, and how does it arise in the individual? We thus have (among many others) the two following related questions: - What is the correct characterization of someone who “knows a language” (in general terms, who has command of a systematic connection between sound and meaning)? - How does that systematic connection arise in the individual? For the first of these questions, the linguist hopes to account, in an explicit way, for the speaker’s ability to put together and understand sentences, including ones new to the speaker (and often new to all speakers), and for the speaker’s ability to judge potential sentences as “acceptable” ( John left ) or “unacceptable” ( Left John ). For the second question, a particularly difficult one given how complex the capacity seems to be and how quickly it is acquired, the linguist seeks to discover what aspects of the capacity are determined by the child’s experience, and how this determination (“language learning”) takes place. For a half century, Noam Chomsky has been developing a theory of language that deals with these two questions, by positing explicit formulations of human language capacity in terms of a productive “computational” system, most of whose properties are present in advance of experience, “wired in” in the structure of the human brain. Thus, Chomsky conceives of his enterprise as part of psychology, ultimately biology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».