Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article explores the realization of definiteness in Chuj, an underdocumented Mayan language. I show that Chuj provides support for recent theories that distinguish between weak and strong definite descriptions (e.g., Schwarz 2009, 2013; Arkoh and Matthewson 2013; Hanink 2018; Jenks 2018). A set of morphemes called “noun classifiers” contribute a uniqueness presupposition, composing directly with nominals to form weak definites. To form strong definites, I show that two pieces are required: (i) the noun classifier, which again contributes a uniqueness presupposition, and (ii) extra morphology that contributes an anaphoricity presupposition. Chuj strong definites thus provide explicit evidence for a decompositional account of weak and strong definites, as also advocated in Hanink 2018. I then extend this analysis to third person pronouns, which are realized in Chuj with bare classifiers, and which I propose come in two guises depending on their use. On the one hand, based on previous work (Postal 1966, Cooper 1979, Heim 1990), I argue that classifier pronouns can sometimes be E-type pronouns: weak definite determiners which combine with a covert index-introducing predicate. In such cases, classifier pronouns represent a strong definite description. On the other hand, I argue, based on diagnostics established in Bi and Jenks 2019, that Chuj classifier pronouns sometimes arise as a result of NP ellipsis (Elbourne 2001, 2005). In such cases, classifier pronouns reflect a weak definite description.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».