EVIDENCE OF LEXICAL TRANSFER IN LEARNER SYNTAX
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article reports the findings of a study in which transfer of verb properties was investigated via syntactic data elicited from second language (L2) learners. It was hypothesized that a learner's first language (L1) would influence the acquisition of verbs in those L2 semantic classes where so-called L1-L2 translation equivalents could be found. To investigate lexical transfer, the performance of Hindi-Urdu speakers on tests of English causatives was compared with that of Vietnamese speakers, because there are significant differences between causativization patterns in Hindi-Urdu and Vietnamese. To account for proficiency-based variation in performance, learners were placed in one of three levels of lexical proficiency in English, and Mann-Whitney comparisons were made between Hindi-Urdu and Vietnamese speakers at corresponding proficiency levels. It was found that the performance of the Hindi-Urdu and Vietnamese groups differed significantly in several semantic contexts. Generally, the results suggest that there is some transfer of semantic information from the L1 verb lexicon to the emerging L2 verb lexicon. More specifically, the findings suggest that verb properties are transferred selectively and that transfer plays a role in the difficulty or ease involved in the shedding of overgeneralized lexical rules.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle