Multiple subject constructions in Japanese and the development of AGRP in L2 English
Notice bibliographique
Résumé
Starting from the assumption that Japanese has no subject–verb agreement, this paper focuses on the acquisition of agreement, specifically on structure building of a functional category AGRP (agreement phrase) which provides a configuration in which nominative case is licensed/checked in a bi-unique SpecAGR relation. L2 clausal structures corresponding to Japanese multiple subject sentences receive particular scrutiny since the possibility of licensing more than one subject phrase is expected to influence L2 implementation of an AGRP in this context. Relying on a written corpus, the paper outlines a transition to a grammar with AGR, drawing on lexical learning (Clahsen, Eisenbeiss and Penke 1996), structure-building (Vainikka and Young-Scholten 1996, 1998) and elements of constructionism (Herschensohn 2000). The data indicate that Japanese speakers create a bi-unique spec-head relation for agreement. However, in clauses corresponding to multiple subject sentences, instances of failed agreement suggest that co-indexing is not yet consistently carried out with the phrase in SpecAGR. Also, instances of inappropriate predication and caseless DPs indicate that creation of AGRP does not bring about an immediate solution to the problem of integrating the multiple subject phrases in Japanese into English clausal structure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».