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Enregistrement W2804458714 · doi:10.1017/s0954394517000266

Structural explanations in syntactic variation: The evolution of English negative and polarity indefinites

2018· article· en· W2804458714 sur OpenAlexafffund
Heather Burnett, Hilda Koopman, Sali A. Tagliamonte

Notice bibliographique

RevueLanguage Variation and Change · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésGrammaticalityLinguisticsVariation (astronomy)NothingNegationPolarity (international relations)Perspective (graphical)GrammarPhilosophyComputer scienceArtificial intelligenceEpistemologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is well documented that the study of differences in grammaticality contrasts across the world's languages has implications for the synchronic study of preferential/frequency contrasts within a single language. Our paper extends this observation, arguing that the cross-linguistic study of both grammaticality and frequency contrasts can be crucial to the proper characterization of patterns of diachronic change. As an illustration of this proposal, we investigate patterns of synchronic and diachronic variation in the use of postverbal negative quantifiers (e.g.,nothing, nobody, no book,etc., as in,I knownothing) versus negative polarity items under negation (e.g.,not … anything, not … anybody, not … any book, etc., as in,I don'tknowanything) in English. We show how a detailed comparison with similar patterns found elsewhere in closely related languages can give us a better understanding of which linguistic factors condition the use of these different kinds of indefinites in Modern Spoken English and a new perspective on a well-studied proposed change in progress in the English quantificational system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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