Notice bibliographique
Résumé
This paper offers an in-depth look at roots and verb stem morphology in Chuj (Mayan) in order to address a larger question: when it comes to the formation of verb stems, what information is contributed by the root, and what is contributed by the functional heads? I show first that roots in Chuj are not acategorical in the strict sense (cf. Borer 2005), but must be grouped into classes based on their stem-forming possibilities. Root class does not map directly to surface lexical category, but does determine which functional heads (i.e. valence morphology) may merge with the root. Second, I show that while the introduction of the external argument, along with clausal licensing and agreement generally, are all governed by higher functional heads, the presence or absence of aninternalargument is dictated by the root. Specifically, I show that transitive roots in Chuj always combine with an internal argument, whether it be (i) a full DP, (ii) a bare pseudo-incorporated NP, or (iii) an implicit object in an antipassive. In the spirit of work such as Levinson (2007, 2014), I connect this to the semantic type of the root; root class reflects semantic type, and semantic type affects the root’s combinatorial properties. This work also contributes to the discussion of how valence morphology operates. In line with works such as Alexiadou, Anagnostopoulou & Schäfer (2006), I argue that valence morphology applies directly to roots, rather than to some ‘inherent valence’ of a verb.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».