The nature and licensing of <i>hi:tʃ</i> elements in Persian
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the nature of elements such as hi:tʃkӕs “anyone” in Persian, which have been described as either Negative Polarity Items ( Taleghani 2006 ) or Negative Concord Items ( Kwak 2010 ) in prior literature. Such claims have typically been used to motivate analyses of Persian NegP as being high in the clause structure, above TP. This is in contrast to more recent analyses which have argued for a low position of negation ( Kahnemuyipour 2017 ). Here, we present experimental evidence showing that c-commanding negation is not sufficient for licensing hi:tʃ elements, unlike English any . We also show that hi:tʃ elements have many properties in common with similar elements in Japanese and Korean, where there is less certainty in designating these as Negative Concord Items, and where negation is independently argued to be low. Thus, we claim, the distribution of hi:tʃ elements cannot be upheld as a proof of syntactically high negation, under either a polarity item or concord item analysis. We close the paper with a typological discussion, suggesting that the properties of hi:tʃ elements and their kin seem to be broadly shared among OV languages more generally.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».