Sentences of types Ivanu ne rabotaetsja 'Ivan is undisposed to work' ~ Ivanu xorošo rabotaetsja 'Ivan's work is going well': Two cases of verbal derivation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Фразы типовИвану не работается ~ Ивану хорошо работается: два случая глагольной деривации Русские фразы типов (1) Ивану не работается 'Пытаясь работать, Иван находится в таком внутреннем состоянии, которое препятствует тому, чтобы Иван работал' и (2) Ивану хорошо работается 'Работа Ивана идет хорошо' не являются реализациями некоей лингвоспецифической «конструкции»: в них выступают два разных производных глагола -работаться1 и работаться2, выражающих две различные словообразовательные единицы -дериватемы: БЫТЬ_НЕРАСПОЛОЖЕН и ИДТИ_Z-ОВО.Языковое явление, наблюдаемое в этих фразах, есть не что иное, как синхронная (= регулярная) деривация.Описываются семантические, синтаксические и морфологические свойства фраз типов (1) и (2) и демонстрируются их существенные различия.Приводятся формальные структуры фраз (1) и (2) на семантическом, глубинно-синтаксическом, поверхностно-синтаксическом и глубинно-морфологическом уровнях языкового представления.Определяется понятие дериватемы и предлагается описание обеих вышеуказанных дериватем в виде словарных статей, опирающееся на формальные структуры фраз (1) и (2); толкование дериватемы ИДТИ_Z-ОВО оказывается дизъюнктивным.Характеризуются некоторые типы фраз, которые семантически и формально похожи на фразы типов (1) и (2), но по существу отличны от них.Обсуждаются два существенных понятия (безличный глагол и критерий объединяющей сочетаемости для дизъюнктивных лексикографических толкований).
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle