The Ins and Outs of spatial language: Pragmatics shapes early-developing, cross-linguistically robust encoding patterns
Notice bibliographique
Résumé
Research on the language of space has uncovered a complex set of conceptual and linguistic factors affecting the nature, use and acquisition of spatial vocabularies across languages. Here we highlight the important but understudied role of pragmatic factors in how spatial relations are encoded across ages and languages. We focus on Containment ( in/out ) and Support ( on/off ) terms that can denote both static locations (‘places’: be in/out of X ) and dynamic motions (‘paths’: go in/out of X ). We offer a new pragmatic analysis of place-denoting out/off as ‘negative’ locatives and, as a result, predict that such expressions should have a restricted informational contribution (and use) compared to in/on . This prediction is confirmed in four experiments. In elicited production tasks with English-speaking adults and three-year-olds, out and off (unlike in and on ) are used extremely sparsely to describe static locations (Experiment 1) but quite frequently to describe dynamic motions (Experiment 2). When contextual support is present, the use of place-denoting out/off increases (Experiment 3). Similar patterns in the use of locatives are found in French, Greek and Turkish speakers (Experiment 4). We conclude that pragmatic factors produce striking, early emerging and cross-linguistically stable properties of spatial vocabulary.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».