Second Language Acquisition of Gender Agreement in Explicit and Implicit Training Conditions: An Event‐Related Potential Study
Notice bibliographique
Résumé
This study employed an artificial language learning paradigm together with a combined behavioral/event-related potential (ERP) approach to examine the neurocognition of the processing of gender agreement, an aspect of inflectional morphology that is problematic in adult second language (L2) learning. Subjects learned to speak and comprehend an artificial language under either explicit (classroomlike) or implicit (immersionlike) training conditions. In each group, both noun-article and noun-adjective gender agreement processing were examined behaviorally and with ERPs at both low and higher levels of proficiency. Results showed that the two groups learned the language to similar levels of proficiency but showed somewhat different ERP patterns. At low proficiency, both types of agreement violations (adjective, article) yielded N400s, but only for the group with implicit training. Additionally, noun-adjective agreement elicited a late N400 in the explicit group at low proficiency. At higher levels of proficiency, noun-adjective agreement violations elicited N400s for both the explicit and implicit groups, whereas noun-article agreement violations elicited P600s for both groups. The results suggest that interactions among linguistic structure, proficiency level, and type of training need to be considered when examining the development of aspects of inflectional morphology in L2 acquisition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».