Notice bibliographique
Résumé
We discuss evidence in Halkomelem, a Coast Salish language of British Columbia, which supports the hypothesis put forward by Manning and Sag (1999) that a universal passive argument structure (ARG-ST) is complex and has two a-subjects. We argue that morphological and syntactic control phenomena in Halkomelem are best described by saying that an a-subject is accessible, where an a-subject is the first argument on an argument structure list.
 ARG-ST <bi <a, Proi, ...>>
 The Halkomelem passive data show that two notions of subject are essential for capturing control phenomena. One set of constructions-motion auxiliaries, desideratives, and reflexive causatives-involve linking to the internal a-subject. One construction-the control construction–links to either the highest a-subject or the internal a-subject. Similar conclusions have been drawn for data from Russian (Perlmutter 1984), Philippine languages (Schachter 1984), and other languages of the world. As Manning and Sag (1998) point out, one does not have to draw the conclusion that passive must be given a multilevel syntactic analysis from such data. Rather, their analysis of passive, which posits a complex argument structure, easily accounts for Halkomelem. Control facts in Halkomelem, with examples drawn from both morphological and syntactic constructions, can be added to the catalog of phenomenon that support this view of the passive.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».