Notice bibliographique
Résumé
UG and the logical problem of L2 acquisition As discussed in chapter 1, UG is motivated on learnability grounds: the subtle and abstract knowledge attained by native speakers goes far beyond the input that they receive as young children. In L2 acquisition, learners are faced with a similar task to that of L1 acquirers, namely the need to arrive at a system accounting for L2 input. In addition, L2 learners are also faced, at least potentially, with a logical problem of language acquisition, in that there are abstract, complex and subtle properties of grammar that are underdetermined by the L2 input (Schwartz and Sprouse 2000a, b; White 1985a, 1989). If it turns out that the L2 learner acquires abstract properties that could not have been induced from the input, this is strongly indicative that principles of UG constrain interlanguage grammars, parallel to the situation in L1 acquisition. This is true even if the linguistic competence of L2 learners differs from the linguistic competence of native speakers. In other words, it is not necessary for L2 learners to acquire the same knowledge as native speakers in order to demonstrate a poverty-of-the-stimulus situation in L2 acquisition; it is sufficient to show that L2 learners acquire complex and subtle properties of language that could not have been induced from the L2 input.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».