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Enregistrement W646779433

‘Bad’ Grammar and the Language Faculty

2010· article· en· W646779433 sur OpenAlexaff
J. K. Chambers

Notice bibliographique

RevueScholarly Commons (University of Pennsylvania) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammarLinguisticsVerbTraditional grammarVariation (astronomy)Computer sciencePsychologyArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Usage variables usually involve superficial aspects of linguistic structure, but those that are stable and persistent reach deeper into the language faculty. Two grammatical niceties of standard English that are frequently botched even by people who are nominally standard-bearers are Subject-Verb Agreement with dummy subjects (as in There's twelve months in a year for There are twelve months...) and Accusative Case Concord with Conjoined Pronouns (as in Between John and I, we won three games for Between John and me...). Unlike normal variation, the nonstandard variants are not seen as stylistic choices but as mistakes. These usage variables persist not because of failings of the education system but because of the futility of its expectations. The prescribed grammatical forms invoke scope mechanisms that tax human processing capabilities in specific structural configurations. Grammars prescribe forms that the language faculty cannot reliably produce in the multiple tasks involved in ordinary conversation. The discovery of cognitive limitations that override grammatical processing qualifies the strong version of Chomsky's concept of the Language Faculty as an autonomous 'mental organ', and the concept of grammatical processing as hierarchical rather than linear. The persistence of these unstable constructions as grammatical prescriptions reinforces key concepts in variation theory, especially Kroch's concept of standard grammars as ideologically-motivated social constructs.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,028
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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