MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2498528106 · doi:10.1017/cbo9780511815065.002

Universal Grammar and language acquisition

2003· book-chapter· en· W2498528106 sur OpenAlexaff
Lydia White

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsLinguistic universalUniversal grammarLinguistic competenceGrammarRule-based machine translationComputer scienceLinguistic descriptionEmergent grammarNatural languageGenerative grammarProblem of universalsSecond-language acquisitionPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This book will be concerned with characterizing and explaining the linguistic systems that second language (L2) learners develop, considering in particular the extent to which the underlying linguistic competence of L2 speakers is constrained by the same universal principles that govern natural language in general. Following Chomsky (1959, 1965, 1975, 1980, 1981a, b, 1986b, 1999), a particular perspective on linguistic universals will be adopted and certain assumptions about the nature of linguistic competence will be taken for granted. In particular, it will be presupposed that the linguistic competence of native speakers of a language can be accounted for in terms of an abstract and unconscious linguistic system, in other words, a grammar, which underlies use of language, including comprehension and production. Native-speaker grammars are constrained by built-in universal linguistic principles, known as Universal Grammar (UG). Throughout this book, non-native grammars will be referred to as interlanguage grammars . The concept of interlanguage was proposed independently in the late 1960s and early 1970s by researchers such as Adjémian (1976), Corder (1967), Nemser (1971) and Selinker (1972). These researchers pointed out that L2 learner language is systematic and that the errors produced by learners do not consist of random mistakes but, rather, suggest rule-governed behaviour. Such observations led to the proposal that L2 learners, like native speakers, represent the language that they are acquiring by means of a complex linguistic system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207