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Enregistrement W7162040938 · doi:10.82308/21726

Long-distance degree quantification and the grammar of subjectivity

2013· dissertation· en· W7162040938 sur OpenAlexaboutno aff
David-Étienne Bouchard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelation (database)Syntactic structureSubject (documents)Linguistic analysisSyntax

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse examine deux constructions peu connues à l'interface de la syntaxe et la sémantique, notamment un type de quantification de degrés à distance en français québécois appelé l'Intensification À Distance (IAD), ainsi que la classe des verbes d'opinion, tels que trouver et to find en anglais. J'examine deux analyses potentiels de l'IAD: une selon laquelle l'ordre des mots est dérivé par une version visible du mouvement de DegP et une où l'ordre de surface est généré tel quel. La première analyse est naturellement rattachée à l'approche dans la sémantique de degrés selon laquelle les opérateurs de degré nécessitent une opération semblable à la montée des quantificateurs pour être interprétables. Si cela est correct, il n'est pas nécessaire de modifier la sémantique que nous donnons à ces éléments et l'IAD peut être considérée comme un argument distributionnel en faveur de cette sémantique. De plus, l'IAD peut ainsi servir à vérifier plusieurs hypothèses dans ce domaine, puisque si cette analyse est valide, il est possible d'évaluer la portée des opérateurs de degré à même la syntaxe de surface dans ce dialecte.Malgré que cette analyse arrive à fournir une interprétation aux phrases à IAD, elle fait plusieurs prédictions incorrectes sur le plan syntaxique. J'examinerai ainsi une analyse in situ de l'IAD, ce qui permet d'éviter un grand nombre des problèmes de l'analyse par mouvement, mais nécessite toutefois une sémantique entièrement nouvelle.Je proposerai donc un nouveau système d'interprétation pour les phrases à IAD selon lequel l'opérateur de degré n'a aucune relation directe avec un prédicat scalaire plus bas dans la phrase, mais quantifie plutôt sur les degrés d'adéquation de son complément entier. Cette analyse et largement inspirée de celle de Morzycki (2011) des comparatifs métalinguistiques. L'échelle introduite par le prédicat scalaire ne devient pertinente pour l'interprétation de l'opérateur qu'au niveau de la pragmatique. Je conclus provisoirement en faveur de l'analyse in situ.En ce qui concerne les verbes d'opinion, je présente de nouvelles données démontrant que les phrases construites avec find contiennent beaucoup d'information présupposée. Je formalise cette information à l'aide de ce que j'appelle la Présupposition de Contingence Subjective. Cette formulation rend compte de ce que ces phrases affirment et présupposent de manière adéquate, incluant dans de nombreux cas impliquant des négations enchâssées. Le fait que les verbes d'opinion n'admettent que des compléments subjectifs est aussi expliquée par cette formulation.De plus, je suggère qu'une analyse attentive des propriétés syntaxiques et sémantiques des compléments des verbes d'opinion tend à confirmer l'analyse de Lasersohn (2005) selon laquelle la subjectivité est représentée dans la grammaire à l'aide d'un indice sur la fonction d'interprétation plutôt que par des pronoms nuls dans la syntaxe, un résultat directement opposé à celui de Saebø (2009), qui a récemment proposé une des premières analyse des verbes d'opinion. Cela est justifié par les possibilités de conjonction de divers types de prédicats subjectifs et non-subjectifs à l'intérieur du complément de find.

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 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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,992

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations0
Publié2013
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