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Enregistrement W4233506222 · doi:10.31234/osf.io/yjqm7

Evolutionary Linguistics: A New Look at an Old Landscape

2016· preprint· en· W4233506222 sur OpenAlexaff
Marc D. Hauser, David Barner, Tim O’Donnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)PluralSyntaxLinguisticsGenerative grammarHierarchySemantics (computer science)Computer scienceCognitive sciencePsychologyPhilosophyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the evolution of language, focusing on insightsderived from observations and experiments in animals, guided by currenttheoretical problems that were inspired by the generative theory ofgrammar, and carried forward in substantial ways to the present bypsycholinguists working on child language acquisition. We suggest that overthe past few years, there has been a shift with respect to empiricalstudies of animals targeting questions of language evolution. Inparticular, rather than focus exclusively on the ways in which animalscommunicate, either naturally or by means of artificially acquired symbolsystems, more recent work has focused on the underlying computationalmechanisms subserving the language faculty and the ability of nonhumananimals to acquire these in some form. This shift in emphasis has broughtbiologists studying animals in closer contact with linguists studying theformal aspects of language, and has opened the door to a new line ofempirical inquiry that we label evolingo. Here we review some of theexciting new findings in the evolingo area, focusing in particular onaspects of semantics and syntax.With respect to semantics, we suggest thatsome of the apparently distinctive and uniquely linguistic conceptualdistinctions may have their origins in nonlinguistic conceptualrepresentations; as one example, we present data on nonhuman primates andtheir capacity to represent a singular–plural distinction in the absence oflanguage. With respect to syntax, we focus on both statistical andrule-based problems, especially the most recent attempts to exploredifferent layers within the Chomsky hierarchy; here, we discuss work ontamarins and starlings, highlighting differences in the patterns of resultsas well as differences in methodology that speak to potential issues oflearnability. We conclude by highlighting some of the exciting questionsthat lie ahead, as well as some of the methodological challenges that faceboth comparative and developmental studies of language evolution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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