Broken plurals and (mis)matching of ɸ-features in Tunisian Arabic
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this paper is to explain an unusual agreement pattern that arises between Tunisian Arabic broken plurals and their targets. For example, a verb may agree with a plural subject in all ɸ -features or, rather oddly, in singular/feminine, even when the subject (the controller) is masculine plural. Developing an idea first briefly sketched—but ultimately not adopted—by Zabbal (2002), we argue that broken plurals are hybrid nouns. Hybrid nouns have been the topic of much recent research (Corbett, 2000, 2015; den Dikken, 2001; Wechsler and Zlatić, 2003; Danon, 2011, 2013; Matushansky, 2013; Landau, 2015; Smith, 2015): either their syntactic or semantic features can be the target of agreement, creating the possibility of an agreement mismatch. Using Harbour’s (2011, 2014) theory of number, coupled with some innovations, we provide the featural make-up of Tunisian Arabic broken plurals and contrast it with that of collectives, on the one hand, and sound plurals, on the other. We propose that the feminine agreement seen with broken plurals is associated with a [+ group] feature, one that is exponed as - a . In the course of the discussion, we will argue that all gender features are visible at LF (Hammerly, 2018) and that semantic agreement is routinely possible with nouns that are low on the Animacy Hierarchy.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle