EZAFE IN THE CONTEXT OF CPS: Evidence from three Iranian languages
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the distribution of the Ezafe (EZ) morpheme in adnominal clauses in three Iranian languages, namely Persian, Kurmanji (Northern Kurdish), and Zazaki, demonstrating that the behavior of EZ in these languages challenges the case analysis of EZ, suggesting instead a compatibility with the inversion analysis of EZ. In contrast to the prediction made by the case analysis, it is shown that EZ is required before [–N] modifiers such as CPs. First, EZ is consistently used in restrictive relative clauses (RCs) in all three languages, with Persian using an allomorph of EZ in this context, contrasting with Kurmanji and Zazaki, which use the regular form of EZ. Non-restrictive RCs present divergence: while Persian does not allow EZ in this environment, Zazaki and Kurmanji employ regular and anaphoric EZ (AEZ) forms, respectively. Following de Vries (2006), non-restrictive RCs are treated as restrictive RCs with a silent head, aligning the distribution of EZ in these languages with its distribution after a silent noun: Persian lacks EZ here, while Zazaki and Kurmanji use EZ and AEZ, respectively. Second, in Noun-Complement Clauses (NCCs), Kurmanji and Zazaki consistently use regular EZ, while Persian offers two options: the allomorph of EZ used with CPs or no EZ at all. Two possible structures are proposed for NCCs, one with and one without inversion, attributing the distribution of EZ to the structure involving inversion. This study shows that EZ is present in CP contexts and its distribution in these languages follows from the general behaviour of EZ and the syntax of N-CP structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».