Une analyse lexicaliste des affixes pronominaux en français
Bibliographic record
Abstract
Cet article considère comme acquis que les pronoms faibles du français sont des affixes flexionnels morphologiquement attachés à une base verbale et introduit le terme affixe pronominal pour les désigner. Nous proposons une analyse syntaxique strictement lexicaliste, dans le cadre HPSG, des formes verbales fléchies pour des affixes pronominaux objets. Cette analyse explique les propriétés spécifiques de ces formes verbales au niveau de la syntaxe de la phrase, notamment (i) l’impossibilité d’un complément plein si la forme verbale est fléchie pour l’affixe correspondant; (ii) le phénomène des affixes pronominaux « non locaux », c’est-à-dire les cas où les affixes pronominaux n’apparaissent pas sur la base verbale dont ils sont des arguments sémantiques; (iii) les corrélations entre la syntaxe des dépendances qu- et des affixes pronominaux, notamment au niveau du flottement des quantificateurs. Nous faisons crucialement appel à une forme de composition de fonctions, qui permet à une tête exigeant normalement un complément saturé de se combiner avec un complément non saturé et avec les compléments exigés par celui-ci.
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.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".