Gender mismatches in partitive constructions in French
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the syntax of partitive constructions with superlatives in French and the realization of gender in constructions with an animate noun, and focuses on contexts that allow gender mismatches (la plus intelligente de mes gentils professeurs ‘the most intelligent of my kind professors’). We show that such mismatches are allowed in French superlative partitives that contain a default masculine noun. To account for the mismatches, we propose that the nouns involved have an unvalued gender feature that can be assigned a sex specification in the course of the derivation. For superlative partitives we propose that this specification takes place in a Gender Phrase in the outer DP. Furthermore, we show that quantified partitives (e.g. three of the books) behave differently from superlative partitives, a fact we try to explain in terms of structural differences. We distinguish between partitives with an of-complement and non-canonical partitives with an ‘among’-PP or a preposed ‘of’-phrase. We also claim that our data can provide further insight into the role of locality in semantic agreement: we compare superlative partitives to quantified partitives in terms of agreement, and suggest that the two types of partitives should be placed in different positions on an Agreement Hierarchy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».