Children's Acquisition of the English Past‐Tense: Evidence for a Single‐Route Account From Novel Verb Production Data
Notice bibliographique
Résumé
This study adjudicates between two opposing accounts of morphological productivity, using English past-tense as its test case. The single-route model (e.g., Bybee & Moder, ) posits that both regular and irregular past-tense forms are generated by analogy across stored exemplars in associative memory. In contrast, the dual-route model (e.g., Prasada & Pinker, ) posits that regular inflection requires use of a formal "add -ed" rule that does not require analogy across regular past-tense forms. Children (aged 3-4; 5-6; 6-7; 9-10) saw animations of an animal performing a novel action described with a novel verb (e.g., gezz; chake). Past-tense forms of novel verbs were elicited by prompting the child to describe what the animal "did yesterday." Collapsing across age group (since no interaction was observed), the likelihood of a verb being produced in regular past-tense form (e.g., gezzed; chaked) was positively associated with the verb's similarity to existing regular verbs, consistent with the single-route model only. Results indicate that children's acquisition of the English past-tense is best explained by a single-route analogical mechanism that does not incorporate a role for formal rules.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».