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Enregistrement W3099999312 · doi:10.1163/18776930-01202005

Broken plurals and (mis)matching of ɸ-features in Tunisian Arabic

2020· article· en· W3099999312 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

RevueBrill s Journal of Afroasiatic Languages and Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Linguistics, Cultural Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPluralLinguisticsAnimacyNounAgreementDefinitenessSubject (documents)VerbHierarchyFeature (linguistics)Computer scienceArtificial intelligencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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