Monotonicity Revisited: Mass Nouns and Comparisons of Purity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».