Notice bibliographique
Résumé
In reply to the claim that syntax is not taken into account in Linguistic Meaning Meets Linguistic Form, I show that local syntactic analysis has been implemented in the treatment of aspectual verbs and verbs of positive and negative recall, where the syntactic function of the -ing form as direct object of the main verb is put into relation with the main verb’s meaning as the basis for the inferences drawn concerning the temporal relation between the main verb’s event and that expressed by the complement. I argue that I have also developed new tools of syntactic analysis for the to-infinitive, demonstrating that it is not the direct object of the main verb, but rather a goal- or result-specifier, and showing how this accounts for the fact that its event is always understood to be somehow subsequent to that of the main verb. Regarding the applicability of formal semantics to natural language, I argue that the absolute priority accorded to the truth-functional dimension of language by this type of semantics leads to the artificial separation of use-conditions from truth-conditions, with the former being treated as an additional interpretational function added on to the truth-functional one. Contra the autonomous syntax claim that our desire to express meaning is to a great extent independent of the means we use to express those meanings, it is argued that how we perceive the world in our experience is influenced by our system of linguistic representation.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».