I'm done my homework: Complement Coercion and Aspectual Adjectives in Canadian English
Notice bibliographique
Résumé
Self-paced reading and eye-tracking studies have generally found that combining aspectual verbs (like ‘begin’ and ‘finish’) with entity nouns (like ‘the book’ or ‘the coffee’) is associated with increased reading times on and around the noun (McElree et al. 2001; Traxler et al. 2002; Pickering et al. 2005). This processing cost is widely interpreted as evidence of complement coercion—aspectual verbs semantically select for an event (like ‘dancing’ or ‘the dance’) and can take entity objects only if they are coerced into an event through a computationally costly process of type-shifting (Pustejovsky 1995; Jackendoff 1997). This paper presents an eye-tracking study of the Canadian English ‘be done NP’ construction, e.g., ‘I am done/finished my homework’ (not to be confused with the dialect-neutral ‘I am done/finished WITH my homework’) to mean ‘I have finished my homework’. Results suggest a processing penalty for entity-denoting nouns like ‘the script’ (compared to event description nouns like ‘the audition’) in this construction, which supports Fruehwald & Myler’s (2015) proposal that ‘done’ and ‘finished’ in this construction are aspectual adjectives that behave like aspectual verbs in requiring complement coercion and type-shifting for entity-denoting nouns.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».