Object attraction and the role of structural hierarchy: Evidence from Persian
Notice bibliographique
Résumé
Research on subject-verb agreement production in SVO languages has shown that objects moved pre-verbally sometimes trigger attraction, i.e., erroneous agreement of the verb with the object rather than the subject. Moreover, objects c-commanding one of the agreement positions in the hierarchical structure were found to generate stronger attraction than those linearly preceding them. Evidence for the role of c-command comes from the observation that the accusative clitic in French triggers stronger attraction than the preverbal dative pronoun and the PP modifier (Franck et al. 2006; 2010). In this study, we report the results of an experiment in Persian (an SOV language) in which subject–verb agreement was elicited by presenting sentences in Rapid Serial Visual Presentation procedure (RSVP) followed by verb selection (Staub 2009; 2010). We compared attraction errors induced by pre-verbal accusatives versus datives in the canonical SOV word order as well as the OSV word order. Corroborating Franck et al. (2006; 2010), we found stronger attraction when the pre-verbal object occupies a c-commanding position in the hierarchical structure than when it simply precedes one of the agreement positions in the linear string. We also found stronger attraction in the OSV word order as compared to the canonical SOV word order. This finding is attributed to the real-time processes of erroneous structure building and/or erroneous controller selection during subject-verb agreement computation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».