Notice bibliographique
Résumé
Abstract I argue that reflexive clitics are not pronominal, but verbal. Cross-linguistically, reflexive clitics can realize either an unaccusative or an unergative Voice head, both of which allow anaphoric interpretations (as suggested by the work of Reinhart and Siloni 2004, 2005). I contrast the anaphoric Voice analysis with two well-known pronominal analyses of reflexive clitics: one, proposed for French, postulating an anaphoric external argument (McGinnis 1998, Sportiche 1998), and another, proposed for Icelandic figure reflexives, postulating an expletive argument in [Spec,pP] (Wood 2014, 2015; Wood and Marantz 2017). Evidence against the external-argument analysis for French includes: a language-internal contrast between unergative and unaccusative anaphoric clauses (Labelle 2008); the absence of a c-command requirement on the licensing of anaphoric Voice; the absence of a lethal ambiguity effect with anaphoric Voice (McGinnis 1998, 2004); and the interpretation of focus constructions withseul‘only’ (Sportiche 2014, Haiden 2019). Evidence against the Icelandic expletive-argument analysis includes: the observation that not all figure reflexives have apP, or allow an impersonal passive (Moser 2021); and the difficulty of extending the analysis to other languages with reflexive clitics – in particular, the difficulty of accounting for the widespread observation that anaphoric clitics are restricted to referential dependencies involving the external argument.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».