Strong Generative Capacity and the Empirical Base of Linguistic Theory
Notice bibliographique
Résumé
This Perspective traces the evolution of certain central notions in the theory of Generative Grammar (GG). The founding documents of the field suggested a relation between the grammar, construed as recursively enumerating an infinite set of sentences, and the idealized native speaker that was essentially equivalent to the relation between a formal language (a set of well-formed formulas) and an automaton that recognizes strings as belonging to the language or not. But this early view was later abandoned, when the focus of the field shifted to the grammar’s strong generative capacity, i.e. the recursive generation of hierarchically structured objects as opposed to strings. The grammar is now no longer seen as specifying a set of well-formed expressions and in fact necessarily constructs expressions of any degree of intuitive “acceptability.” The field of GG, however, has not sufficiently acknowledged the significance of this shift in perspective, as evidenced by the fact that (informal and experimentally-controlled) observations about string acceptability continue to be treated as providing data and generalizations for the theory of GG. The focus on strong generative capacity, it is argued, requires a new discussion of what constitutes valid empirical evidence for GG beyond observations pertaining to weak generation.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,047 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».