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Enregistrement W4213336685 · doi:10.1093/jos/ffab012

Monotonicity Revisited: Mass Nouns and Comparisons of Purity

2021· article· en· W4213336685 sur OpenAlexaff
Alan Bale, Bernhard Schwarz, David R. Shanks

Notice bibliographique

RevueJournal of Semantics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonotonic functionMeasure (data warehouse)Constraint (computer-aided design)MathematicsContext (archaeology)NounMathematical economicsComputer scienceNatural language processingData miningMathematical analysisHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Comparatives with more plus mass noun, like John has more milk than Bill, are naturally analyzed as referencing measure functions, functions like volume or weight that map individuals to degrees. Although such measure functions vary with context as well as the choice of mass noun, there are well known grammatical limitations on this variation. In particular, Schwarzschild (2006) proposes that only monotonic measure functions can enter into the interpretation of comparatives with more plus mass noun. While this Monotonicity Constraint has strong empirical support, Bale & Barner (2009) have drawn attention to data that seemingly contradict it. For example, There is more gold in the ring than in the bracelet can be evaluated based on whether the ring is made from purer gold than the bracelet. This seems to suggest that comparatives with more plus mass noun can reference purity, yet purity is non-monotonic ( Schwarzschild 2006; Wellwood 2015). Building on Solt (2018) and Bale & Schwarz (2020), we show here that comparisons of purity can be credited to monotonic proportional measure functions, thereby reconciling Bale & Barner (2009)’s observation with the Monotonicity Constraint. We provide independent support for this proposal, establishing that reference to the relevant monotonic proportional measure functions, but not to purity, yields meanings that accurately track speakers’ truth value judgments. Our analysis commits us to the assumption that the main clause and the comparative clause can invoke different measure functions. We propose that this is made possible by Skolemization and binding. Specifically, we posit covert expressions denoting measure functions which contain variables bound by different expressions in the two clauses.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0050,019
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,226 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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