193Aborder le genre et le nombre en allemand à travers des classificateurs
Notice bibliographique
Résumé
This chapter is a contribution to the literature on gender and number agreement in relation to classifiers. I will highlight structural and distributional analogies between the inflectional gender and number morphology of the German definite article, on the one hand, and certain types of classifiers found in Chinese and in Mayan and Sioux languages, on the other. I will then propose a morphological segmentation of the German definite article das into three morphemes: d-a-s , involving two separate agreement targets, -a and -s . This will allow a comparison with Kulina, an Arawan language with two distinct gender agreement systems. I will point out that, as in Kulina, one (but not the other) of the gender agreement targets in German follows an ergative-absolutive alignment. Thus I will account for a pattern of syncretism by appealing to agreement with a silent noun in the dative and genitive cases. By the same logic, I will model the neutralisation of gender oppositions in the plural by agreement with a silent noun in the plural. Hence the chapter also contributes to the literature on syncretism, by proposing an analysis of certain syncretism patterns based on (the choice of) agreement controller rather than involving post-syntactic operations on the target of agreement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».