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Enregistrement W4327936871 · doi:10.1075/cilt.361.11sto

The nature and licensing of <i>hi:tʃ</i> elements in Persian

2023· book-chapter· en· W4327936871 sur OpenAlexaff
Dennis Ryan Storoshenko, Mahyar Nakhaei

Notice bibliographique

RevueAmsterdam studies in the theory and history of linguistic science. Series 4, Current issues in linguistic theory · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegationPolarity (international relations)PersianCertaintyLinguisticsMathematicsPsychologyPhilosophyEpistemologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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