The typology of the distributional restrictions of a feature: occlusion and bipositionality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In some languages, the distribution of occlusion is highly restricted and interacts with bipositionality. Ulfsbjorninn and Lahrouchi, henceforth UL, (Ulfsbjorninn, Shanti & Mohamed Lahrouchi. 2016. The typology of the distribution of Edge: The propensity for bipositionality. Papers in Historical Phonology 1. 109–129) present a typology of this distributional restriction. UL demonstrated that in order to capture the typology of the feature restrictions, one requires Melody-to-Structure Licensing Constraints (MSLCs). These are a ‘prosodic licensing’-type mechanism that express grammatical statements dictating the distributional co-occurrence of a feature/melody , against a certain state of syllable structure . Crucially, to get the typology right, MSLCs must be stated bidirectionally: Bottom up (M must be contained by S), or Top down (S must contain M). This is theoretically significant because it excludes any analysis where occlusion and bipositionality are simply equated. We note, however, that the typology proposed by UL looks more symmetrical than it is; only two of the four predicted possibilities are discussed. Here we will fully expand the MSLC analysis, showing that each predicted type is attested. The bidirectional nature of MSLCs is critical since a simpler statement such as: ‘feature sharing is strength’ is not elaborate enough to account for the typology. We will also show that a completely unattested system, where the occlusion feature is systematically restricted to monopositional structures is excluded. This is because (a) MSLCs cannot formulate the statement, and (b) there is no other contributor to phonological strength that will generate it either, since bipositional structures are always positionally strong (Ségéral, Philippe & Tobias Scheer. 2001. La Coda-Miroir. Bulletin de la Société de Linguistique de Paris 96. 107–152) and sharing-strong (Honeybone, Patrick. 2002. Germanic obstruent lenition: Some mutual implications of theoretical and historical phonology. University of Newcastle upon Tyne. PhD thesis).
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».