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Enregistrement W24266945 · doi:10.82308/52738

Linguistic characteristics of second language acquisition and first language attrition : Turkish overt versus null pronouns

2002· book· en· W24266945 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUMI Dissertation Services eBooks · 2002
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésLinguisticsTurkishNull (SQL)Personal pronounPsychologySubject pronounAttritionComputer sciencePhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the binding of overt and null subject pronouns in second language (L2) acquisition and first language (L1) attrition of Turkish. The aim is to provide a comparative investigation of language transfer effects in the ultimate state of the L2 and L1 grammar. More specifically, it examines transfer effects from English L1 and English L2 into the grammars of Turkish L2 and Turkish L1, respectively. In this thesis, I propose that the Subset Condition (Berwick, 1985; Manzini & Wexler, 1987) can account for transfer phenomena observed in both L2 acquisition and L1 attrition. I argue that the subset relation that holds between the L1 and the L2 can be a predictor for the extent and duration of cross-linguistic transfer in L2 acquisition and L1 attrition. In other words, whether or not a particular property will resist L2 acquisition and undergo L1 attrition can be determined by looking at the subset relationship between the L1 and the L2 with respect to that property. The prediction is that in configurations where the 'influencing language' (L1 in L2 acquisition and L2 in L1 attrition) is the superset of the 'affected language' (L2 in L2 acquisition and L1 in L1 attrition), L1 transfer effect will persist in L2 acquisition and we will see more signs of L2 transfer into the L1 grammar, resulting in more attrition effects. Pronominal binding is chosen to investigate such cross-linguistic transfer effects. English and Turkish differ with respect to governing domains and types of pronominals present in two languages. Turkish, being a pro-drop language, allows null subject pronouns in main and embedded clauses. It also has a special type of anaphoric pronominal, kendisi, for which English has no corresponding form. Two experiments were conducted to test L2 acquisition and L1 attrition of binding properties of Turkish overt and null subject pronouns under the influence of English. Participants included native English-speakers living in Turkey (end-state L2 Turkish speakers) and native Turkish-speakers living in North America (end-state L2 English speakers). Overall, results obtained from the two studies reveal cross-linguistic transfer effects in the manner predicted. In particular, properties of English overt pronouns (e.g., him/her) are transferred onto the overt Turkish pronoun o in L2 acquisition and in attrition, whereas properties of the Turkish null pronoun and the anaphoric pronominal kendisi are unaffected by English.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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