Contiguity Theory and the word order of reduced nominals in Mongolian
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the word order properties of object nouns and adverbs in Mongolian. As is well known, the accusative case marker appears only sometimes on the object. I review Guntsetseg’s (2016) in depth discussion on differential object marking and pseudo noun incorporation in Mongolian and present some prior work on the prosody of these two constructions (Barrie and Kang, 2022). I show that a caseless non-specific object can be separated from the verb by at most a low VP-adverb. A case-marked or specific, caseless object cannot appear between the verb and a low VP-adverb. Furthermore, a case-marked or specific, caseless object can appear above a higher, temporal adverb, but a caseless, non-specific object cannot. I analyze these facts within a Contiguity Theoretic framework (Richards, 2016) starting with the premise that a caseless non-specific object is an nP and that case-marked or caseless, specific object is a full KP. I argue that an nP object must be contiguity prominent with its selector, the verb, only and that a KP object must be contiguity prominent first with the verb and then with v, which assigns it accusative Case. I show that maintaining contiguity prominence gives rise to the patterns discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».