A natural-language semantics approach to infinitival and gerund-participial complementation in English
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse de la complémentation infinitive et gérondive en anglais au moyen d’un cadre théorique fondé sur la sémantique naturelle non formelle. Le postulat de base de l’analyse est que ce sont les signifiés des formes linguistiques et les relations conceptuelles entre ceux-ci qui conditionnent en premier lieu les possibilités expressives des constructions comportant un complément. L’explication proposée de l’emploi des compléments en anglais s’appuie sur trois paramètres : (1) le contenu sémantique des compléments eux-mêmes ; (2) la fonction du complément dans la phrase ; (3) le contenu lexical du verbe de la principale. Dans certains cas, il faut considérer également le contexte d’énonciation pour rendre compte de la production du message. Nous suggérons que l’incapacité d’autres cadres théoriques d’apporter des explications pour certaines données est due au fait qu’ils emploient des catégories sémantiques qui sont ou bien trop abstraites, et donc ne correspondent pas à la sémantique de l’anglais, ou bien trop particulières, ne relevant que de certains emplois des formes en question. Les données choisies pour illustrer l’argument sont prises parmi les verbes aspectuels en anglais.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".