A “pragmatic ” account of intervention effects Paul Hagstrom
Notice bibliographique
Résumé
The second meeting of the McGill whenthusiasts, Winter 2008. 1 The pragmatic proposal from Tomioka (2007) 1.1 Movement-based analyses of LF intervention effects Tomioka reviews the basic “intervention ” paradigms again, but at the same time makes the point that there are differences in the magnitude of the acceptability degradations. I’ll continue to stick to the Japanese examples, and just give the degraded ones. If the first two phrases are scrambled, the sentences are good, and Tomioka also gives the Korean analogs as well. (1) a.? * daremo anyone nani-o what-acc yom-ana-katta-no? read-neg-past-Q (‘What did no one read?’) b.? * John-sika John-except nani-o what-acc yom-ana-katta-no? read-neg-past-Q (‘What did no one but John read?’) c.?? daremo-ga everyone-nom nani-o what-acc yon-da-no? read-past-Q (‘What did everyone read?’) d.?? dareka-ga someone-nom nani-o what-acc yon-da-no? read-past-Q (‘What did someone read?’) e.??? [ John-ka
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».