LES APPLICATIFS ET LA POSSESSION EN MINIMALISME: UN INDICE DU JAPONAIS
Bibliographic record
Abstract
La contribution de Pylkkanen au developpement de la structure verbale et ce qui se definitjustement comme des arguments du verbe soutient un modele qui comprend une categorie applicative superieure, comme dans les langues bantoues, et une categorie applicative inferieure, comme en anglais, con<;ues pour introduire efficacement les arguments.Tirant des donnees de ces langues, elle propose que la possession soit codee dans l'applicatif inferieur, et donc barre des phrases dont Ie verbe est incompatible avec un argument applicatif qui doit avoir une interpretation de possession.Ce travail confirme la necessite de postuler deux categories applicatives distinctes, mais affirme que la possession est codee plutot dans I' applicatif superieur.Cette contre-proposition est basee sur un indice revelateur dans les constructions a deux buts en japonais dont la possession s'interprete sans aucun doute dans le but superieur.La structure de Pylkkanen ne fournit pas de position pour les deux buts en japonais qui peuvent etre presents dans une construction ditransitive.Ce travail vise a maintenir Ie modele a double applicatif en Ie modifiant afin de rendre compte d'une variete plus etendue de langues.La logique est que si la possession est encodee dans l'applicatif superieur et s'il est prevu que les deux syntagmes applicatifs puissent coi"ncider dans toutes les langues, Ie probleme que pose la construction du japonais pour la tMorie applicative disparait.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".