v-al-ency: Two sources of causation in the Wolof causative-benefactive syncretism
Bibliographic record
Abstract
Ce travail fournit une explication du phénomène répandu de « syncrétismes causatif-applicatif » sur le plan translinguistique (p. ex. Jerro, 2017; Franco, 2019). Le wolof (atlantique; Niger-Congo) présente un syncrétisme morphologique entre causatifs et bénéfactifs. Dans les deux cas, le suffixe verbal -al est utilisé : (i) une interprétation causative se produit lorsqu’il est ajouté à des propositions sans argument externe (p. ex. les inaccusatifs) et (ii) une interprétation bénéfactive se produit lorsqu’il est ajouté à des propositions contenant un argument externe (p. ex. les transitifs). Je propose qu’il s’agisse de morphèmes homophones distincts instanciant des têtes différentes avec une structure événementielle similaire : vP et Appl. J’analyse les deux têtes comme encodant une relation causale entre deux événements via une structure événementielle causative-résultative. Alors que dans les constructions bénéfactives, l’événement bénéfactif est placé sous un opérateur modal, dans les constructions causatives, c’est l’événement verbal qui est placé sous cet opérateur. Ces constructions diffèrent également en ce qui concerne la base modale sous laquelle l’événement résultant s’inscrit - déterminée par le type de sujet contenu dans la proposition (causeur ou agent)
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".