L'ordre des mots dans les phrases déclaratives de l'inuktitut
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire est consacré à l'ordre des mots en inuktitut, dialecte de la langue inuit, qui est souvent définie comme étant à ordre de mots libre. J'y propose d'amener des précisions quant à cette terminologie qui peut porter à croire que l'ordre des mots n'est régi par aucune règle. Plus précisément, je propose de qualifier l'impact de deux facteurs potentiels sémantico-pragmatiques ressortis d'une analyse préliminaire, soit la structure discursive de la phrase et la définitude (et spécificité) des arguments. La présente recherche se concentre sur les phrases déclaratives et sémantiquement transitives des dialectes de l'est de l'inuktitut. Les deux patrons de cas utilisés pour ce type de phrase, à savoir l'ergatif et l'antipassif, y sont analysés séparément et comparés. Les données de séances d'élicitation auprès de locuteurs natifs de l'inuktitut permettront de ressortir l'impact moindre qu'attendu des facteurs à l'étude, et ce, tant à l'ergatif qu'à l'antipassif. Ces résultats paraissent en contradiction avec plusieurs recherches et descriptions traditionnelles de l'inuktitut qui associent la topicalité à l'ordre des mots et la définitude de l'objet au choix de patron syntaxique. J'aborde cette apparente dissonance en proposant un changement en cours et en apportant des nuances quant aux analyses sur la structure du discours. D'une part, j'argumente que la définitude de l'objet perd son impact sur la structure syntaxique de l'inuktitut dans les dialectes de l'est, que l'origine de ce changement est une grammaticalisation du mouvement de l'objet défini hors de vP et que ce changement entraine une transition de la structure syntaxique ergative vers une structure nominative-accusative. D'autre part, j'avance que si impact de la topicalité de la phrase il y a, elle ne contraint à tout le moins pas l'ordre des mots prononcés. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : inuktitut, ergativif, antipassif, ordre des mots, ordre de mots libres, topicalité, définitude, spécificité, langue inuit
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".