Notice bibliographique
Résumé
Abstract The widespread occurrence of nouns in one language with a determiner in the other, often referred to as mixed NPs, has generated much theorizing and debate. Since both a syntactic account based on abstract features of the determiner and an account highlighting the notion of a Matrix language yield largely the same predictions, we assess how the tenets of each play out in speaker choices. The data derive from a massive corpus of spontaneous nominal mixes, produced by bilinguals in New Mexico, where bidirectional code-switching is the norm. Bilinguals’ choices concern (1) NP status (mixed vs. unmixed); (2) mixing type (limited-item vs. multi-word); and (3) language of the noun (here, English vs. Spanish). Results show that the community preference is for mixed NPs, independent of their theoretical felicity as dictated by determiner language properties. As to mixing type, these NPs are mostly constituted of lone nouns, such that the language of the determiner and any associated verb is perforce that of the surrounding discourse. Finally, the overwhelming choice is for English lone nouns incorporated into Spanish, and hence for a Spanish determiner. The language of the determiner thus proceeds, not from abstract linguistic properties, but instead from straightforward adherence to bilingual speech community conventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».