Semantic agreement in Russian: Gender, declension, and morphological ineffability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, I argue that declension classes are not primitives (see Aronoff 1994; Alexiadou 2004; Kramer 2015; i.a.), but are decomposed into simpler features, one of which is gender (Harris 1991; Wiese 2004; Caha 2019). The argument is based on semantic gender agreement in Russian, where a grammatically masculine noun can trigger feminine agreement if its referent is female (Mučnik 1971; Pesetsky 2013). Semantic agreement is grammatical only in those forms where a regular nominal exponent is syncretic with an exponent of a declension class that includes feminine nouns. In other forms, conflicting masculine and feminine gender features lead to ineffability in morphology (cf. Schütze 2003; Asarina 2011; Coon and Keine 2020). Ineffability arises because the Subset Principle (Halle 1997) that holds between features of a vocabulary item and a terminal at the point of Vocabulary Insertion is violated later in the derivation. This is in turn possible if Vocabulary Insertion applying cyclically bottom-up (Bobaljik 2000) is interleaved with Lowering that alters structure below a triggering node (Embick and Noyer 2001). Finally, I show that Russian also has a number of cases where conflicting gender features in a noun phrase do not result in a realization failure (Iomdin 1980). The difference between these patterns is derived in a principled way and follows from the positions where conflicting features are introduced.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».