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Enregistrement W7165889788 · doi:10.53437/hjb1a415

On the availability of inverse scope reading in Dutch doubly-quantified thetic sentences

2024· article· W7165889788 sur OpenAlexaff
Hongchen Wu, Maxime Tulling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Categorical variableContext (archaeology)Transitive relationQuantifier (linguistics)Interpretation (philosophy)Simple (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the availability of inverse scope readings in Dutch doubly quantified sentences, focusing on thetic (general rule-based) versus categorical (individual-focused) contexts. Although previous research suggests that inverse scope readings are rarely available in Dutch simple transitive sentences, we show that such readings are available and that the availability of such readings correlates with the theticity and tense of the doubly quantified sentences. Building on Mandarin experiments by Wu (2019, 2023), the study adopts a 2x2 design for Dutch, manipulating utterances’ tense (present vs. past) and context (thetic vs. categorical). The results of a scope judgment task (N=113) show that inverse scope is significantly more acceptable in thetic contexts than in categorical ones, and marginally less acceptable in sentences about the past compared to the present. These results challenge the isomorphic scope interpretation typically proposed for Dutch doubly quantified simple transitions and contradict the claim that indefinite subjects cannot be interpreted non-specifically in Dutch. Furthermore, this study provides cross-linguistic evidence for the impact of the thetic-categorical distinction on the quantifier scope and calls for further investigation into the interaction between temporal marking, thetic-categorical distinction, and scope interpretations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
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