MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7097929082

Argument Structure and Antipassivization in Inuit

2007· article· en· W7097929082 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphemeAllomorphTransitive relationSuffixVerbArgument (complex analysis)Focus (optics)Object (grammar)Morphophonology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines some seemingly disparate uses of the morpheme -si in two very closely related Inuit (Eskimo) languages: Inuktitut (spoken in Northeastern Canada) and West Greendlandic. I will use the term "Inuit" to refer to both West Greenlandic and Inuktitut as they pattern together. The morpheme -si is traditionally associated with antipassive morphology, although it also appears in several other environments that do not, at first, seem related to antipassivization. I will show that there are actually systematic patterns underlying the distribution of -si, indicating that the uses of of the morpheme in question are not as disparate as initial observations have assumed. I will discuss the implications of these patterns for a theory of the morphosyntax of antipassivization. Antipassivization is canonically a valency-changing operation that intransitivizes a transitive verb by "demoting" the direct object to an oblique Case or omitting it altogether. In Inuit, the antipassive is marked by a suffix which has several allomorphs. Many researchers claim that the specific allomorph which appears is lexically governed to some extent, and is at least partially abitrary or idiosyncratic, and not necessarily conditioned by phonological or other factors. Johnson (1980) and Bittner (1987) argue that the different antipassive morphemes are not allomorphs, but actually are used in different discourse contexts. The most common overt antipassive marker is -si, the one that we will focus on in this paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSyntax, Semantics, Linguistic VariationTravaux en français237 207