Notice bibliographique
Résumé
Some languages allow the arguments of a verb in a not to be expressed as an overt Pronoun [Lexicon- Section 3.7] or a lexical [Syntax- Chapter 4]. This is the situation in which the term ‘null argument’ is commonly used. Spoken languages vary with respect to whether they allow the arguments of the verbs to be Miller, C. 1994. Simultaneous Constructions in Quebec Sign Language. In: Brennan, M. & G.H. Turner (eds.), Word-Order issues in sign language. Durham: International Sign Linguistic Association, 89-112. tensed clause noun phrase silent.Null arguments are most commonly observed in languages like Italian, Spanish, Catalan and Turkish which have a rich verbal agreement morphology. English, on the other hand, which does not have a rich verbal morphology does not allow arguments of a predicate to be phonologically null in a sentence. In the Turkish and Catalan examples below, the verb bears the person and number agreement marker for the subject which is not phonologically expressed (pro indicates the phonologically null pronoun). a. Kitab-ı bitir-di-m book-ACC finish- PAST-1SG ‘I finished the book.’ b. Al camp pro ho aprofiten tot. in-the countryside it use.3PLeverything ‘In the countryside they use everything.’ (Turkish) (Catalan, Barbera & Quer 2013: ex. (1a)) Languages which identify the referent of the null argument by means of verbal agreement morphology are said to use a licensing strategy based on agreement. Similar to spoken languages, many sign languages also allow one or more of the arguments of the verb in a tensed clause to be phonologically unexpressed. In the ASL question-answer exchange below, the agreeing verb send is marked for subject and object agreement. DID JOHN SEND MARY THE PAPER? YES, ASENDB ‘Yes, (he) sent (it) to (her).’ (ASL, Lillo-Martin 1986: 421) As can be observed, neither the subject nor the object argument of the verb send is pronounced in the response. The null pronouns are nevertheless interpreted as a definite pronominal such as he, her, and it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».