Sentences of types Ivanu ne rabotaetsja 'Ivan is undisposed to work' ~ Ivanu xorošo rabotaetsja 'Ivan's work is going well': Two cases of verbal derivation
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Фразы типовИвану не работается ~ Ивану хорошо работается: два случая глагольной деривации Русские фразы типов (1) Ивану не работается 'Пытаясь работать, Иван находится в таком внутреннем состоянии, которое препятствует тому, чтобы Иван работал' и (2) Ивану хорошо работается 'Работа Ивана идет хорошо' не являются реализациями некоей лингвоспецифической «конструкции»: в них выступают два разных производных глагола -работаться1 и работаться2, выражающих две различные словообразовательные единицы -дериватемы: БЫТЬ_НЕРАСПОЛОЖЕН и ИДТИ_Z-ОВО.Языковое явление, наблюдаемое в этих фразах, есть не что иное, как синхронная (= регулярная) деривация.Описываются семантические, синтаксические и морфологические свойства фраз типов (1) и (2) и демонстрируются их существенные различия.Приводятся формальные структуры фраз (1) и (2) на семантическом, глубинно-синтаксическом, поверхностно-синтаксическом и глубинно-морфологическом уровнях языкового представления.Определяется понятие дериватемы и предлагается описание обеих вышеуказанных дериватем в виде словарных статей, опирающееся на формальные структуры фраз (1) и (2); толкование дериватемы ИДТИ_Z-ОВО оказывается дизъюнктивным.Характеризуются некоторые типы фраз, которые семантически и формально похожи на фразы типов (1) и (2), но по существу отличны от них.Обсуждаются два существенных понятия (безличный глагол и критерий объединяющей сочетаемости для дизъюнктивных лексикографических толкований).
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 it