Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper provides an analysis of the ‘frustrative’ marker séna7 in St’át’imcets (Lillooet Salish), and compares it to similar elements cross-linguistically. Séna7 appears in a range of discourse contexts, including when events have an unexpected outcome, fail to continue, or fail to take place optimally. We argue that séna7 felicitously applies to a proposition p only if there is a salient true proposition q and the speaker did not expect p and q to both be true. Séna7 encodes epistemic modality, refers only to the speaker’s epistemic state (ignoring the common ground), and has no effect on at-issue truth conditions (séna7(p) entails p). We show that séna7 provides a diagnostic for distinguishing between entailments and implicatures in the language, and a clear diagnostic for the distinction between futures and prospective aspects. We compare séna7 with similar elements in Tohono O’odham, Kimaragang and Tagalog. We argue that séna7 and the Kimaragang frustrative can be captured by the same analysis once independent features of their tense/aspect systems are taken into account. Following Kroeger (2017. Frustration, culmination and inertia in Kimaragang grammar. Glossa: A Journal of General Linguistics 2(1). 56. 1–29), but pace Copley and Harley (2014. Eliminating causative entailments with the force-theoretic framework: The case of the Tohono O’odham frustrative cem. In Bridget Copley & Fabienne Martin (eds.), Causation in grammatical structures (Oxford Studies in Theoretical Linguistics 52), 120–151. Oxford: Oxford University Press), we argue that frustratives should not be unified with non-culminating accomplishments, and can be analyzed without appealing to causality or efficacy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».