MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252325963 · doi:10.1002/9781118358733.wbsyncom093

Noun Incorporation

2017· other· en· W4252325963 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Wiley Blackwell Companion to Syntax, Second Edition · 2017
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyntaxNoun phraseLinguisticsNounVerbComputer scienceLexiconNominalizationSet (abstract data type)Natural language processingArtificial intelligencePhilosophyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This chapter provides an overview of noun incorporation in broad terms, examining nominals found either within or strictly adjacent to predicates from numerous languages. Syntactic issues have shifted from an earlier debate about whether noun incorporation was an operation in the lexicon or syntax to more recent discussion about whether noun incorporation is a narrow syntax or PF operation. Other issues concern whether phrases or just heads can incorporate. If phrases incorporate, are they phrasal at the point of incorporation? AGREE analyses examine the trigger for incorporation. A number of analyses posit that there is no movement of the nominal at all (pseudo noun incorporation), and utilize an adjacency relation between the verb and incorporated nominal. It remains clear that languages show similar cross‐linguistic properties in noun incorporation, even to the extent that language‐internal differences are often similar, often relating to verb class. The expansion of the set of empirical data from semantic analyses and other work continues to lead toward refinements.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,008

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,213 · 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