Propositionale Argumente im Sprachvergleich / Propositional Arguments in Cross-Linguistic Research
Bibliographic record
Abstract
Die Ars Grammatica-Tagungen am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache befassen sich mit aktuellen Themen der linguistischen Forschung, denen sich die Abteilung Grammatik in Einzelprojekten widmet. Dieser Band ist aus der Tagung "Theorie und Empirie im Sprachvergleich" hervorgegangen und thematisiert die übereinzelsprachliche Variation bei der Realisierung von propositionalen (Sachverhalts-)Argumenten. Es handelt sich dabei im weitesten Sinne um Argumente, die Ereignisse, Propositionen oder Situationen beschreiben und in der Regel als Komplementsätze, Infinitivkomplemente, Gerundivkomplemente oder nominale/nominalisierte Komplemente realisiert werden. Detailarbeiten hierzu befassen sich mit Phänomenen in Einzelsprachen oder Sprachpaaren, doch bei detaillierten Analysen eines Phänomens gerät die Überprüfung der Implikationen für den Sprachvergleich und das Sprachprofil leicht aus dem Blick. Ein Desiderat der Forschung insbesondere im Bereich der Sachverhalts-Argumente ist es daher, Wege zu finden, die Variation detailliert zu analysieren und die Komplexität in der Variation kontrastiv und theoretisch adäquat zu beschreiben.
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 | 0.015 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.019 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| 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".