Notice bibliographique
Résumé
In Modern Mongolian, the subjects of many subordinate clauses, both complements and adjuncts, may be marked with the accusative case (von Heusinger, Klein & Guntsetseg 2011; Guntsetseg 2016). This study argues that the full empirical picture of these marked subjects necessitates an analysis based on Dependent Case Theory (Marantz 1991; Baker & Vinokurova 2010; Baker 2015), which additionally provides an account of case assignment more broadly in the language, including in differential object marking. Prior syntactic analyses (Bao et al. 2015; Fong 2019) rely on Agree-based case-licensing from v, resulting in ECM-like accounts. However, the appearance of accusative on subjects of adjoined clauses, as well as in clauses with no canonical accusative-assigning verbs (intransitives, passives) rules out v as the case assigner. Instead, following Baker & Vinokurova (2010), this account argues that accusative case is assigned configurationally. Once established that a configurational approach to case-assignment handles subjects, as well as direct objects, the approach is applied to Mongolian-specific issues including voice alternations and converbial adjuncts, showing that the theory predicts case-assignment patterns there. Finally, the study examines data from dative marking and scrambling in ditransitives to refine Baker & Vinokurova’s (2010) original theory, obviating the need for case-stacking by restricting the timing of application of the Dependent Case algorithm.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».