PROMPT-TYPE FREQUENCY, AUDITORY PATTERN DISCRIMINATION, AND EFL LEARNERS’ PRODUCTION OF<i>WH</i>-QUESTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Recently researchers have suggested that syntactic priming may facilitate the production ofwh-questions with obligatory auxiliary verbs, particularly when learners are prompted to produce those questions with a wide variety of lexical items (McDonough & Kim, 2009; McDonough & Mackey, 2008). However, learners’ ability to benefit from syntactic priming materials with prompt-type frequency may be mediated by their ability to recognize patterns in aural input. The purpose of this replication study is to confirm the positive impact of prompt-type frequency on learners’ production ofwh-questions reported by McDonough and Kim (2009), and to investigate whether its impact is mediated by learners’ auditory pattern-discrimination abilities. Thai learners (n= 43) of English as a foreign language (EFL) carried out three oral tests, two sets of syntactic priming activities, and an auditory pattern-discrimination test over a 4-week period. Half of the learners carried out the syntactic priming activities with low-type-frequency prompts, whereas the other learners received high-type-frequency prompts. The results revealed a significant interaction between Type Frequency × Auditory Pattern Discrimination on the immediate and delayed posttests. The findings are discussed in terms of the potential role of individual cognitive factors in mediating the relationship between syntactic priming and second language (L2) development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».