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 One of the main difficulties concerning adjective placement is the establishment of clear semantic or syntactic criteria to account for their positioning within the noun phrase (DP) – both with respect to each other and relative to the noun they modify – in a variety of syntactically and morphologically different languages. Hetzron provided a first attempt at drawing general cross‐linguistic observations by looking at several languages of different types. His conclusion was that, based on a certain number of semantic criteria, there is some kind of universal ordering of adjectives, with a few exceptions that are either language‐specific or contextually motivated. As our knowledge of the syntactic representation of DPs improved over the years, analyses of adjective placement became more detailed and complex, and various authors proposed increasingly fine‐grained accounts (e.g. via N‐movement) of the relationship between their position in the DP and their meaning. Recent analyses develop a more detailed and principled account of the mapping between meaning and surface position, as well as a better understanding of the syntactic origin of adjectives. Bouchard addressed a number of problems with the original N‐movement analysis, while at the same time attempting to subsume the issue of adjective placement under more general considerations regarding cognition and language processing. The goal of this chapter is to present a brief overview of adjective ordering analyses in their historical context and present in detail the most current and influential views on the topic. For this reason, the focus will be mainly on Romance (Italian and French) and Germanic (English) languages, the two language types most studied in this respect.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,006 |
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