When Knowing Grammar Depends on Knowing Vocabulary: Native-Speaker Grammaticality Judgements of Sentences with Real and Unreal Words
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This study examined how the presence of real versus unreal words in sentences affected the ability of native English speakers to make accurate grammaticality judgements and forced-choice decisions for sentences with violations in the use of dative alternation and comparatives. Sentences with dative alternation violations contained polysyllabic verbs (*John explained Mary the plan) that were real (e.g., explained), similar (e.g., explunned), and dissimilar (e.g., tidnopped) to real verbs. Sentences with comparative violations contained polysyllabic adjectives (*Robert is demandinger than Allen) that were real (e.g., demanding), similar (e.g., demunding), and dissimilar (e.g., natormunt) to real adjectives. Accuracy of grammaticality judgements was much lower for sentences with unreal words than real words. For sentences with comparatives, accuracy also was higher in sentences with similar words than with dissimilar words, demonstrating a graded effect for partial access. These findings provide support for theoretical accounts that associate knowledge of these structures with knowledge of real words and for instruction oriented toward the development of vocabulary knowledge.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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