In Search of L1 Evidence for Diachronic Reanalysis: Mapping Modal Verbs
Notice bibliographique
Résumé
The lexical mapping of abstract functional words like modal verbs is an open problem in acquisition (e.g., Gleitman et al. 2005 Gleitman, Lila R., Cassidy, Kimberly, Papafragou, Anna, Nappa, Rebecca and Trueswell, John C. 2005. Hard words. Journal of Language Learning and Development, 1(1): 23–64. [Taylor & Francis Online] , [Google Scholar]). In diachronic linguistics it has been proposed that learner mapping errors are responsible for innovations in the historical record (see Kiparsky 1974 Kiparsky, Paul. 1974. “Remarks on analogical change”. In Proceedings of the First International Congress of Historical Linguistics, Edited by: Jones, Charles and Anderson, John M. 257–276. Amsterdam: North Holland. [Google Scholar]; Roberts & Roussou 2003 Roberts, Ian and Roussou, Anna. 2003. Syntactic change, Cambridge: Cambridge University Press. [Crossref] , [Google Scholar], among others). This suggests that child error patterns should be consistent with historical changes. I studied the acquisition of modal lexemes by flavor (e.g., ability, epistemic) in order to assess the validity of this proposal in relation to the mapping problem. A preference task and a sentence-repair task were designed to address the question: Do children make structural mapping errors that, if left unchecked, are compatible with the innovations we see in the historical record (e.g., deontic > epistemic)? This study provides experimental data on the acquisition of modal lexemes by flavor and some long-awaited preliminary support for the hypothesis that child learners drive historical change.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».