One, but not the same: on complex event-formation in Igbo serial verb constructions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the first formal event semantic analysis of two prominent types of serial verb construction (SVC) in Igbo (Benue-Congo), namely multi-event and sequential SVCs. Both SVC types are composed of two or more transitive verbs and appear to be similar on the surface, but they differ with respect to the property of internal argument sharing (Baker 1989). Based on the different formal semantic mechanisms proposed for complex event formation in the literature, we develop a catalogue of diagnostics for identifying the semantic mechanisms at play in different SVC configurations, both within and across languages. Applying the diagnostics to multi-event and sequential SVCs in Igbo, we show that the two SVC types come with different semantic properties, which correlate with the syntactic property of [+/−] object sharing. Whereas SVCs without OBJ-sharing denote conjunctions of proposition-denoting extended verbal projections, OBJ-sharing SVCs involve a tighter event construal, conceptualised as a complex process event or macro-event (Stewart in The serial verb construction parameter. McGill, New York, 1998; Pietroski in Causing Actions. Oxford University Press, Oxford, 2000; Events and Semantic Architecture. Oxford University Press, Oxford, 2005; Williams in Arguments in syntax and semantics. Cambridge University Press, Cambridge, 2015a; Bohnemeyer et al. in Language 83(3):495–532, 2007). We propose a formal analysis of OBJ-sharing sequential SVCs as denoting complex events with quantificational substructure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».