The Acquisition of French (L3) Coda Consonant Clusters by English (L2) Learners Speakers of Persian (L1): An Optimality Account
Notice bibliographique
Résumé
The present study presents an Optimality Theoretic account of syllable codas in French by the learners whose first and second languages are Persian and English respectively. Additionally, it investigates transfer at the L3 initial state, testing between the three hypotheses of Full Transfer/ Full Access (Schwartz & Sprouse, as cited in Özçelik, 2009) i.e., the main L1 transfer effect, L2 Status Factor (Bardel & Falk, 2007, 2011) i.e., the main L2 transfer effect, and Cumulative Enhancement Model (Flynn et al., 2004) i.e., all previously known languages’ positive or neutral transfer effect. As a matter of fact, OT is also used to see whether it supports what is obtained through transfer effects or not. To do so, two groups of Persian native speakers, but with differing English proficiencies (lower-intermediate and upper-intermediate) that were at the initial state of acquiring L3 French were asked to complete two tests, namely oral judgment test and production test. The analysis of the data was done through the mixed between-within subjects ANOVA. Results of the transfer effect provided a major role for the “L2 status factor”, while casting doubt on the tenability of several aspects of the CEM and provided no support for the FT/FA hypothesis. Regarding OT, the following constraint hierarchies were obtained for OJT and PT respectively: MAX-IO>> DEP-IO>>COMPLEX>> INDENT-IO and DEP-IO>> MAX-IO>> INDENT-IO>> COMPLEX. In fact, these rankings, especially the latter one, advocated the L2 constraint hierarchy and this was in accordance with the results of cross-linguistic effect, providing a major role for the L2 status factor.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».