Multiple subject constructions in Japanese and the development of AGRP in L2 English
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,008 | 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