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Enregistrement W2551672474 · doi:10.3765/salt.v26i0.3820

Are All Concessive Scalar Particles the Same? Probing into Spanish "Siquiera"

2016· article· en· W2551672474 sur OpenAlexafffund
Luis Alonso‐Ovalle

Notice bibliographique

RevueProceedings from Semantics and Linguistic Theory · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInterpretation (philosophy)Scalar (mathematics)PsychologyMeaning (existential)Variety (cybernetics)LinguisticsMathematicsSocial psychologyStatisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concessive scalar particles (CSPs) (Crnic 2011a,b) (Slovenian magari, Greek esto, and Spanish siquiera, among others) are focus sensitive polarity items that get licensed in a variety of non-veridical contexts, where they trigger a characteristic interpretation: CSPs convey a strengthening effect in downward entailing environments, a ‘settle for less’ interpretation in modal contexts, and a negative bias in questions. This paper explores the characterization of this class of items by probing into Spanish siquiera. The paper reveals differences between siquiera and magari that challenge a straightforward extension to siquiera of the analysis of CSPs presented in Crnic 2011a and Crnic 2011b and shows that the analysis of esto in Giannakidou 2007 does not cover siquiera either —partly for reasons already pointed out for magari by Crnic. The central insights of Crnic's and Giannakidou’s work are nevertheless reconciled in an alternative analysis. The picture that emerges is that CSPs might uniformly convey an existential meaning that determines a set of alternatives, but differ with respect to the role that these alternatives play in determining their interpretation and distribution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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