Demonstratives locate referents in common space and ground: A comparative syntactic approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Demonstratives can be used to locate a referent in space but they can also be used to refer to discourse referents located in the common ground. In English, proximal demonstratives are used for novel referents (indefinite specific this) while distal that can be used to refer to familiar referents. The empirical goal of this paper is to explore whether a similar pattern is found in other languages. To this end, we explored the use of demonstratives in 22 languages and found that this correlation is robust: if demonstratives are used for both spatial and grounding purposes, it is always the proximal demonstrative that is used for novel discourse referents and the distal demonstrative that is used for familiar discourse referents. The cross-linguistic solidity of this ‘Spatial-Grounding Correlation’, invites the conclusion that it is grammatically conditioned. We develop an analysis according to which the grounding use of spatial demonstratives is syntactically derived, utilising the Nominal Interactional Structure, independently motivated in Ritter and Wiltschko (2018, 2019, 2024).
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».