The Role of Prosody and Morphology in the Mapping of Information Structure onto Syntax
Notice bibliographique
Résumé
The mapping of information structure onto morphology or intonation varies greatly crosslinguistically. Agglutinative languages, like Inuktitut or Quechua, have a rich morphological layer onto which discourse-level features are mapped but a limited use of intonation. Instead, English or Spanish lack grammaticalized morphemes that convey discourse-level information but use intonation to a relatively large extent. We propose that the difference found in these two pairs of languages follows from a division of labor across language modules, such that two extreme values of the continuum of possible interactions across modules are available as well as combinations of morphological and intonational markers. At one extreme, in languages such as Inuktitut and Quechua, a rich set of morphemes with scope over constituents convey sentence-level and discourse-level distinctions, making the alignment of intonational patterns and information structure apparently redundant. At the other extreme, as in English and to some extent Spanish, a series of consistent alignments of PF and syntactic structure are required to distinguish sentence types and to determine the information value of a constituent. This results in a complementary distribution of morphology and intonation in these languages. In contact situations, overlap between patterns of module interaction are attested. Evidence from Quechua–Spanish and Inuktitut–English bilinguals supports a bidirectionality of crosslinguistic influence; intonational patterns emerge in non-intonational languages to distinguish sentence types, whereas morphemes or discourse particles emerge in intonational languages to mark discourse-level features.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».