Grammaticalizing the size of Situations: The case of Bulgarian
Notice bibliographique
Résumé
Situation-semantics as developed by Kratzer (e.g. 1989, 2011) has proven an illuminating framework for a variety of linguistic puzzles. Semantic theories building on Kratzer-style situations have appealed to situation ‘size’ to explain phenomena such as adverbial quantification and presupposition projection (e.g. Berman 1987, Heim 1990, Elbourne 2005, among others). In this paper, we propose a novel perspective on situation size in order to account for restrictions on the interpretation of aspectual morphology, in particular as associated with ‘viewpoint aspect’ (Smith 1991/1997). While situation size has been manipulated in situation-semantics, the focus so far has been on distinguishing ‘minimal’ situations with certain properties. We argue that ‘big’ situations are also worth examining. In particular, distinctions between ‘big’ vs. ‘small’ situations are argued to provide insights into aspectual oppositions resulting in habitual/generic vs. singular/episodic/ongoing interpretations. The empirical focus is on Bulgarian constructions that integrate a particularly rich array of aspectual morphology, bringing together features from Slavic and Romance and providing an ideal vantage point from which to study constraints on aspect.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».