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Enregistrement W4414169560 · doi:10.1007/s11050-025-09239-6

Polar questions in nɬeʔkepmxcín: monopolar, bipolar, and exhaustive

2025· article· en· W4414169560 sur OpenAlexafffund
Lisa Matthewson

Notice bibliographique

RevueNatural Language Semantics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAmbiguityPhilosophy of languageSemantics (computer science)Set (abstract data type)SingletonNatural languageContrast (vision)Natural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is debate about whether polar questions (PQs) have bipolar semantics (e.g., denoting a set of propositions { p , ¬ p }), monopolar semantics (a singleton set { p }), or both. The issue is difficult to settle using English data alone. In this paper I bring new data to bear on the debate from nɬe ʔkepmxcín (Salish). I argue that natural language has both bipolar and monopolar questions, and that nɬe ʔkepmxcín morphosyntactically distinguishes the two. I further argue that bipolar questions come in two types, which are also morphosyntactically distinguished in nɬe ʔkepmxcín: exhaustive (presupposing that p and ¬ p are the only two answer options), and non-exhaustive (allowing answers beyond p and ¬ p ). I thus argue that nɬe ʔkepmxcín’s three-way morphosyntactic contrast in polar question forms reflects a three-way semantic contrast. The nɬe ʔkepmxcín data have implications for the analysis of other languages. I argue against existing analyses of English plain PQs as either uniformly bipolar or monopolar, and in favour of an ambiguity analysis. The nɬe ʔkepmxcín data further support a distinction in at least some languages between so-called inquisitive and assertive declarative questions (DQs), rather than a unified analysis of these. Finally, nɬe ʔkepmxcín provides evidence that declarative-question-like or monopolar questions cross-linguistically need not be non-canonical, and their properties should therefore not be derived via markedness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0040,011
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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