Syntactic Complexity Effects in Sentence Production
Notice bibliographique
Résumé
Syntactic complexity effects have been investigated extensively with respect to comprehension (e.g., Demberg & Keller, 2008; Gibson, 1998, 2000; Gordon et al., 2001, 2004; Grodner & Gibson, 2005; King & Just, 1991; Lewis & Vasishth, 2005; Lewis et al., 2006; McElree et al., 2003; Wanner & Maratsos, 1978). According to one prominent class of accounts (experience-based accounts; e.g., Hale, 2001; Levy, 2008; Gennari & MacDonald, 2008, 2009; Wells et al., 2009), certain structures cause comprehension difficulty due to their scarcity in the language. But why are some structures less frequent than others? In two elicited-production experiments we investigated syntactic complexity effects in relative clauses (Experiment 1) and wh-questions (Experiment 2) varying in whether or not they contained non-local dependencies. In both experiments, we found reliable durational differences between subject-extracted structures (which only contain local dependencies) and object-extracted structures (which contain nonlocal dependencies): Participants took longer to begin and produce object-extractions. Furthermore, participants were more likely to be disfluent in the object-extracted constructions. These results suggest that there is a cost associated with planning and uttering the more syntactically complex, object-extracted structures, and that this cost manifests in the form of longer durations and disfluencies. Although the precise nature of this cost remains to be determined, these effects provide one plausible explanation for the relative rarity of object-extractions: They are more costly to produce.
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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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».