Factors Impacting Recognition of False Collocations by Speakers of English as L1 and L2
Notice bibliographique
Résumé
Currently there is a general uncertainty about what makes collocations (i.e., fixedword combinations with specific, not easily interpreted relations between theircomponents) hard for ESL learners to master, and about how to improve collocationrecognition and learning process. This study explored and designed acomparative classification of external factors that affect adult English as L1 andL2 speakers’ recognition of false (non-native-like) collocations. At Stage 1, thereading-comprehension test and interview were administered to 5 participants:emergent bilinguals (another language/English), an advanced bilingual (Russian/English), and a monolingual speaker of English. The results provided insights intothe strategies and criteria participants employed to identify false collocations. AtStage 2, more than 90 speakers of English as L1 and L2 took a reading-comprehensiontest and posttest survey that gathered information on the differences andsimilarities in the participants’ collocation recognition. The results suggested thatcertain factors positively correlated with recognition of false collocations: Englishas a predominant language of communication, the length of residence, vocabularylearningstrategies, and the focus of attention on sentence structure and the formand meaning of word combinations. The implications concern potential focusareas for pedagogical intervention in the ESL classroom.Une incertitude généralisée plane quant à la raison pour laquelle la maitrise desexpressions figées (c.-à-d., des combinaisons de mots unis par des liens spécifiqueset difficiles à interpréter) est problématique pour les apprenants d’ALS, et quantaux moyens d’améliorer la reconnaissance et l’apprentissage des expressionsfigées. Nous avons conçu et ensuite exploré une classification comparative desfacteurs externes qui affectent la reconnaissance, par des adultes locuteurs natifsd’anglais et des adultes dont l’anglais est la langue seconde, de fausses expressionsfigées. La première étape a consisté en un test de compréhension à l’écrit et uneentrevue avec 5 participants: des bilingues émergents (autre langue/anglais), unbilingue avancé (russe/anglais) et un locuteur unilingue d’anglais. Les résultatsoffrent des informations sur les stratégies et les critères qu’emploient les participantspour identifier de fausses expressions figées. Pendant la deuxième étape,plus de 90 locuteurs natifs d’anglais et de locuteurs dont l’anglais est la langueseconde ont complété un examen de compréhension de lecture et une enquête desuivi portant sur les différences et les similarités dans la reconnaissance par lesparticipants des expressions figées. Les résultats laissent entrevoir une corrélationpositive entre certains facteurs et la reconnaissance de fausses expressions figées:le fait d’avoir l’anglais comme langue dominante, la durée du séjour, les stratégies pour apprendre le vocabulaire, et l’attention portée à la structure des phrases ainsi qu’à la forme et au sens des combinaisons de mots. Cette recherche a des retombées quant aux domaines potentiels sur lesquels pourraient porter les interventions pédagogiques dans les cours d’anglais langue seconde.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,162 | 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 ».