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Enregistrement W4289176997 · doi:10.3390/languages7030197

Comparing Island Effects for Different Dependency Types in Norwegian

2022· article· en· W4289176997 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

RevueLanguages · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDependency (UML)NorwegianVariation (astronomy)Constraint (computer-aided design)Function (biology)Cognitive psychologyPsychologyComputer scienceLinguisticsMathematicsArtificial intelligenceEvolutionary biologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research suggests that island effects may vary as a function of dependency type, potentially challenging accounts that treat island effects as reflecting uniform constraints on all filler-gap dependency formation. Some authors argue that cross-dependency variation is more readily accounted for by discourse-functional constraints that take into account the discourse status of both the filler and the constituent containing the gap. We ran a judgment study that tested the acceptability of wh-extraction and relativization from nominal subjects, embedded questions (EQs), conditional adjuncts, and existential relative clauses (RCs) in Norwegian. The study had two goals: (i) to systematically investigate cross-dependency variation from various constituent types and (ii) to evaluate the results against the predictions of the Focus Background Conflict constraint (FBCC). Overall we find some evidence for cross-dependency differences across extraction environments. Most notably wh-extraction from EQs and conditional adjuncts yields small but statistically significant island effects, but relativization does not. The differential island effects are potentially consistent with the predictions of the FBCC, but we discuss challenges the FBCC faces in explaining finer-grained judgment patterns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,253 · 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