On Recursive Modification in Child L1 French
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates nominal recursive modification (RM) in the L1 acquisition of French. Although recursion is considered the fundamental property of human languages, recursive self-embedding is found to be difficult for children in a variety of languages and constructions. Despite these challenges, the acquisition of RM proves to be resilient; acquirable even under severely degraded input conditions. From a minimalist perspective on the operations of narrow syntax, recursive embedding is essentially the application of a sequence of Merge operations (Chomsky 1995; Trotzke and Zwart 2014); therefore, given the universality of Merge, we do not expect to find cross-linguistic differences in how difficult recursion is. But if the challenging nature of recursion stems from factors which might differ from language to language, we expect different outcomes cross-linguistically. We compare new data from French to existing English data (Pérez-Leroux et al. 2012) in order to examine to what extent language-specific properties of RM structures determine the acquisition path. While children’s production differs significantly from their adult’s counterparts, we find no differences between French-speaking and English-speaking children. Our findings suggest that the challenging nature of recursion does not stem from the grammar itself and that what shapes the acquisition path is the interaction between universal properties of language and considerations not specific to language, namely computational efficiency.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle