Los frustrativos como aspecto: Un análisis a partir del chorote (mataguayo) y el m˜ebengokre (jê)
Bibliographic record
Abstract
El frustrativo, una categoría gramatical presente en varias lenguas sudamericanas y de otras partes del mundo, indica que algún resultado o consecuencia de la eventualidad expresada en la proposición no ha tenido efecto. En un sentido estricto (Overall 2017), señala que la eventualidad se completó, pero sin los efectos esperados; sin embargo, también puede indicar que aquella no llegó a completarse o iniciarse. El examen de los datos de varias lenguas muestra que la alternancia entre estos dos (grupos de) significados es sistemática en la interacción del frustrativo con el aspecto. Así, por ejemplo, en algunas lenguas el frustrativo tiene por defecto el valor de eventualidad completada sin los efectos esperados, y adquiere el valor de eventualidad no completada o iniciada cuando coocurre con morfología imperfectiva, mientras que en otras lenguas ocurre lo inverso: el valor por defecto es el segundo mencionado, y el primero de ellos se obtiene cuando el frustrativo coocurre con morfología perfectiva. En el presente artículo proponemos un análisis formal del frustrativo como aspecto utilizando la noción de inercia (Dowty 1979) a partir, principalmente, de datos de dos lenguas sudamericanas: el chorote (mataguayo, Argentina y Paraguay) y el mẽbengokre (jê, Brasil).
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".