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Enregistrement W4224982907 · doi:10.5565/rev/isogloss.233

Reconsidering inalienable possession with definite determiners in French

2022· article· en· W4224982907 sur OpenAlexfundno aff
Johan Rooryck

Notice bibliographique

RevueIsogloss Open Journal of Romance Linguistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit UtrechtUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésDeterminerPossession (linguistics)LinguisticsNounProper nounDefinitenessPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many Romance and Germanic languages, definite determiners can indicate possession for a subset of nouns that have often been called nouns of ‘inalienable’ possession. This paper addresses the question of why and how the definite determiner contributes to the interpretation of ‘inalienable possession’. Following Freeze (1992) and others, I argue that ‘inalienable possession’ cannot be properly characterized as inalienable and does not involve possession. Relevant ‘inalienably possessed’ nouns are not restricted to body parts, but include a broader set of nouns that are commonly expected to be located in or on the possessor: mental or physical faculties, facial expressions, as well as articles of clothing, protection, and adornment. I argue that the relevant cases are best captured in terms of an analysis that combines a syntactic configuration for locative prepositions (RP in den Dikken’s 2006 sense) with the semantics of weak definites for the ‘inalienable’ use of the definite determiner. All observed restrictions derive from the requirement that the semantic properties of weak definites and the syntactic configuration of the RP need to be compositionally respected. Finally, I propose some ideas about how this analysis can be extended to crosslinguistic variation in German and English.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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