Notice bibliographique
Résumé
Abstract Originally conceived of as a large‐scale macroparameter, non‐configurationality was thought to delimit languages lacking in hierarchical phrase structure (Chomsky 1981). However, non‐configurationality can be defined instead as a cover term for languages in which there is hierarchical phrase structure, but the evidence for such structure is obscured. In the narrow sense, non‐configurational languages are those that meet three criteria: (i) free word order, (ii) extensive null anaphora, and (iii) discontinuous expressions (Hale 1983). In the broad sense, non‐configurational languages are those that fail a variety of tests for asymmetric c‐command between the subject and the object, and/or tests for VP constituency. These languages are genetically, geographically, and typologically diverse, and they cannot be classified as a single language type. There have been various attempts to reduce non‐configurational properties to a single grammatical source or macroparameter: the Dual Structure approach (e.g., Austin and Bresnan 1996), the Pronominal Argument approach (e.g., Baker 1996), and the Computational Relevancy approach (Pensalfini 2004) All of these approaches focus on the paradoxical nature of non‐configurational languages: they exhibit subject/object asymmetries in some domains, but not others. However, these approaches, which treat non‐configurationality as a macroparameter, are neither theoretically nor empirically motivated. Other work on non‐configurational languages such as Warlpiri, Mohawk, the Salish languages, and the Algonquian languages have paved the way for a microparametric view of non‐configurationality, in which various diverse and independently motivated grammatical principles can conspire to yield a non‐configurational profile.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».