Monotonicity In Word Formation: The Case Of Italo‐Romance Result State Adjectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Monotonicity Hypothesis (Koontz‐Garboden ) predicts that no productive word formation operations delete any decompositional operators that are part of word meaning. We test this hypothesis examining Italo‐Romance result state participles. First, we consider rhizotonic~arrhizotonic pairs which provide morphologically transparent evidence for the contrast between non‐passive (non‐agentive) and passive (agentive) result state adjectives (e.g., Sicilian cuòttu/cùattu vs. cuciùtu ‘cooked’). Whereas the non‐passive result states of other languages have received decausative accounts, our findings suggest that such non‐monotonic accounts are based on an incorrect interpretation of the results of a key diagnostic test. Broadening the scope of our investigation, we consider other classes of non‐passive result state adjectives, which are indisputably non‐causative and cannot but be formed monotonically. We put forward a monotonic account of the formation of Italo‐Romance result state adjectives, which captures all the classes under investigation and can be extended to the result state adjectives of other languages. Ultimately, this study provides strong support for monotonicity in word formation.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».