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Enregistrement W2549677780 · doi:10.1075/la.235.07esp

The interplay of silent nouns and (reduced) relatives in Malay adjectival modification

2016· book-chapter· en· W2549677780 sur OpenAlexaff
Manuel Español-Echevarría

Notice bibliographique

RevueLinguistik aktuell · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic, Cultural, and Literary Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayNounLinguisticsPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers parametric variation in the area of adnominal adjectival modification from the viewpoint of Malay. Cinque (2010) has shown that, in spite of the great deal of variation found in adjectival modification, it is possible to identify two main classes with clear-cut syntactic and semantic properties: direct and indirect modification. Working on a restricted subset of adjectival classes, namely intersective, subsective and evaluative adjectives, we put forward a general proposal aiming to characterize in a precise way the syntactic distinction between these two main types of adjectival modification. Our proposal crucially involves the presence of silent/overt nouns, cf. Kayne (2005), and a possessive relation in the case of direct modification, and (reduced) relatives for indirect modification. Under the set of proposals put forward in this paper, variation will mostly follow from (a) externalization, cf. Berwick and Chomsky (2011), Chomsky (2010), Richards (2008), Di Sciullo (2015), and (b) the set of silent nouns available, a “lexical parameter” of a quasi-inflectional nature, cf. Chomsky (2001).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,286 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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