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Enregistrement W2979363451 · doi:10.22215/etd/2015-10810

Verbs and Participants: Nonlinguists' Intuitions

2015· dissertation· en· W2979363451 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycholinguisticsNeurolinguisticsLinguisticsPsychologyTask (project management)Experimental philosophyPhilosophyEpistemologyCognitionPhilosophical methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arguments and adjuncts play a crucial role in linguistic theories. Despite the vast body of research that assumes a distinction between arguments and adjuncts, not only in linguistics, but also in philosophy of language, psycholinguistics and neurolinguistics, there are no universally agreed-upon definitions distinguishing the two. The modest aim of this thesis is to investigate English speakers intuitions with respect to verbs and their arguments. To do so, the study makes use of the Core Participants Test, disguised in four different tasks, with each task eliciting, arguably, the same kind of intuitions. The results indicate that different tasks tap into either semantic or syntactic intuitions, or sometimes both. Overall, speakers' intuitions often matched linguists' views. to the members of my thesis committee, Ida Toivonen, John Logan, and Raj Singh. Ida Toivonen has taught and inspired me from the first time I heard her give a talk, despite the fact that at the time I understood only every other word. Through her knowledge, passion, patience and generosity she soon became my mentor and rolemodel. Ida taught me everything I know about arguments and adjuncts, syntactic theories, and ironically, along with Dana Isac, she taught me quite a bit about my native language. John Logan has taught me to think in an interdisciplinary fashion, and to translate my research questions and ideas across disciplines. Raj Singh's comments led to great improvements to the design of the study, and often made me aware of issues/alternative interpretations that I hadn't initially considered and which needed to be clarified. Each committee member had a great influence not only on this work, but also on shaping my Master's experience into a positive, productive, and enjoyable one.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,248 · 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

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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