Factors that Influence Children's Acquisition of Adjective-Noun Order
Notice bibliographique
Résumé
Usage-Based theoreticians have argued that children make the biggest strides in learning to use many adult-like grammatical rules in the preschool years.This argument is based on how children use novel verbs in verb clauses: many Englishspeaking 2-year olds are willing to use novel verbs in ungrammatical order; by 4, few children are willing to use novel verbs in a non-SVO order.In verb clauses, the word order determines the semantic/syntactic role (e.g., subject).By focusing on verbs, researchers have failed to take into account that children might also be learning how meaning and semantic/syntactic function are related.To test this interpretation, we taught novel adjectives to 35 monolingual English-speaking children between 2 and 4 years old, either in a prenominal or postnominal position.Results showed that, while children were more likely to reverse the order of novel postnominal adjectives, even 4-year olds used the new adjectives in the order they were modeled more than half the time.These results suggest that during the preschool years, children are learning to map word order onto semantic/syntactic function.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».