Sous-spécification, accord et pronoms en arabe
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous proposons un traitement unifié des différents usages des formes pronominales arabes de troisième personne (qu’il s’agisse de pronoms personnels, de copules ou d’explétifs). Nous montrons que cet objectif ne peut être atteint qu’en recourant à une (sous)spécification lexicale ou syntaxique appropriée. En second lieu, nous examinons la variation des formes explétives dans les langues, ainsi que celle des formes d’accord compatibles avec celles-ci. Nous montrons que dans les cas simples, les deux classes de formes sont liées, la liste des formes explétives étant dérivable de celle des formes pronominales de troisième personne qui peuvent être légitimées dans le contexte des formes d’AGR. En outre, un paramètre argunemtal est proposé pour AGR, selon lequel certaines langues autorisent uniquement un NP argumental dans Spec AGR. Par contre, d’autres langues autorisent également des NP non-argumentaux, mais elles requièrent que les traits phi (spécifiés) soient légitimés par des NP argumentaux (qui sont membres de chaînes explétives).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it