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Enregistrement W2958384086 · doi:10.1515/tlr-2019-2022

Roots, their structure and consequences for derivational timing

2019· article· en· W2958384086 sur OpenAlexaff
Ivona Kučerová, Adam Szczegielniak

Notice bibliographique

RevueThe Linguistic Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoot (linguistics)Feature (linguistics)LinguisticsSyntactic structureArgument (complex analysis)CLARITYSyntaxRepresentation (politics)GrammarComputer scienceIdentification (biology)AgreementPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent work in Distributed Morphology, most prominently Harley (2014), argues for roots being able to take syntactic complements, which opens the door for the possibility of having syntactic features within a root’s representation – something most DM literature rejects (Embick 2015). Upon a closer inspection of the arguments presented in the literature, it is not clear whether the disagreement has an empirical underpinning, or whether it stems from the lack of methodological clarity as far as the identification of the precise nature of what constitutes a syntactic feature. This paper takes this methodological question seriously and investigates a type of derivational behavior that, in our view, provides a decisive argument for the presence of syntactic features on roots. We argue that the presence of a syntactic feature on the root can be conclusively established based on a feature’s impact on specific properties within a larger syntactic structure. Based on empirical evidence form gender agreement phenomena, we introduce a model of grammar that distinguishes roots with syntactic features from those which do not have them. We propose that such a distinction between roots will manifest itself in the timing of root insertion – roots without syntactic features are late inserted, while roots with syntactic features must be early inserted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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