MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994561365 · doi:10.1191/0267658306sr268oa

Ultimate attainment in interlanguage grammars: a prosodic approach

2006· article· en· W1994561365 sur OpenAlexaff
Heather Goad, Lydia White

Notice bibliographique

RevueSecond language Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsMandarin ChineseInflectionInterlanguagePsychologyMorphemeSyntaxPast tenseComputer scienceVerb

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we argue against the Representational Deficit Hypothesis, according to which second language (L2) speakers can never acquire functional categories or features that are absent in the first language (L1), suggesting that fossilization is inevitable. Instead, we support the Prosodic Transfer Hypothesis, which argues that the ultimate attainment of L2 speakers is constrained by L1 prosodic representations; these representations can, however, be minimally adapted to accommodate the needs of the L2 under certain conditions. We investigate the L2 acquisition of English by 10 Mandarin speakers, by means of an experiment involving judgement and production of tense and participial morphology. Mandarin lacks overt tense inflection, while English inflection is represented by adjunction to the Prosodic Word, an option not available in Mandarin. We show that Mandarin speakers have few problems interpreting English tense appropriately, contrary to the predictions of the Representational Deficit Hypothesis. A detailed analysis is offered of their production of the morphology, which motivates the claim that the prosodic representation required for regular inflection in English can be built by combining licensing relations available in Mandarin. We conclude that target-like prosodic representations are ultimately attainable for at least some functional material which is absent from the L1.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSecond language ResearchMême sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207