Notice bibliographique
Résumé
Abstract The distinction between representations and processes is central to most models of the cognitive science of language. Linguistic theory informs the types of representations assumed, and these representations are what are taken to be the targets of second language acquisition. Epistemologically, this is often taken to be knowledge, or knowledge-that. Techniques such as Grammaticality Judgment tasks are paradigmatic as we seek to gain insight into what a learner’s grammar looks like. Learners behave as if certain phonological, morphological, or syntactic strings (which may or may not be target-like) were well-formed. It is the task of the researcher to understand the nature of the knowledge that governs those well-formedness beliefs. Traditional accounts of processing, on the other hand, look to the real-time use of language, either in production or perception, and invoke discussions of skill or knowledge-how. A range of experimental psycholinguistic techniques have been used to assess these skills: self-paced reading, eye-tracking, ERPs, priming, lexical decision, AXB discrimination, and the like. Such online measures can show us how we “do” language when it comes to activities such as production or comprehension. There has long been a connection between linguistic theory and theories of processing as evidenced by the work of Berwick (The Grammatical Basis of Linguistic Performance). The task of the parser is to assign abstract structure to a phonological, morphological, or syntactic string; structure that does not come directly labeled in the acoustic input. Such processing studies as the Garden Path phenomenon have revealed that grammaticality and processability are distinct constructs. In some models, however, the distinction between grammar and processing is less distinct. Phillips says that “parsing is grammar,” while O’Grady builds an emergentist theory with no grammar, only processing. Bayesian models of acquisition, and indeed of knowledge, assume that the grammars we set up are governed by a principle of entropy, which governs other aspects of human behavior; knowledge and skill are combined. Exemplar models view the processing of the input as a storing of all phonetic detail that is in the environment, not storing abstract categories; the categories emerge via a process of comparing exemplars. Linguistic theory helps us to understand the processing of input to acquire new L2 representations, and the access of those representations in real time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».