Pseudo-scoping out of relative clauses: an ‘individual concept’ approach
Notice bibliographique
Résumé
Sentences where a definite DP is modified by a relative clause containing a universal quantifier (relative clause DPs), like the supervisor that each volunteer reported to, license readings which carry separate presuppositions of uniqueness and existence for each volunteer—henceforth, ‘varying definite readings’ (VDRs). Barker 2022 argues that these readings involve the universal DP scoping out of the relative clause and above the definite and proposes to analyze them using a non-local scope shifting mechanism, like quantifier raising (QR). In this paper, we argue that this is a case of pseudo-scope. Instead, we argue for a functional interpretation of the DP and propose that VDRs result from the definite DP denoting an ⟨e, e⟩ function, from volunteers to supervisors. As support for this claim, we draw a parallel between relative clause DPs and ‘bare DPs’ (the same definite DP but without the relative clause/embedded universal). We observe that both kinds of DPs license VDRs and thus should be analyzed in the same way—yet bare DPs have no universal to undergo QR. Further support for a pseudo-scope analysis comes from one undergeneration and one overgeneration challenge for the QR approach.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».