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Enregistrement W2798237457 · doi:10.3390/languages3020010

Language Mixing in the Nominal Phrase: Implications of a Distributed Morphology Perspective

2018· article· en· W2798237457 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeterminerNoun phraseLinguisticsPerspective (graphical)Contrast (vision)AgreementNounAsymmetryPsychologyDeterminer phrasePhrasePreferenceComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsPhilosophyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates a pattern found in Spanish–English mixed language corpora whereby it is common to switch from a Spanish determiner to an English noun (e.g., la house, ‘the house’), but rare to switch from an English determiner to a Spanish noun (e.g., the casa, ‘the house’). Unlike previous theoretical accounts of this asymmetry, that which is proposed here follows assumptions of the Distributed Morphology (DM) framework, specifically those regarding the relationship between grammatical gender and nominal declension class in Spanish. Crucially, and again in contrast to previous accounts, it is demonstrated that this approach predicts no such asymmetry for French–English. This hypothesis is tested experimentally using an acceptability judgment task with self-paced reading, and as expected, no evidence is found for an asymmetry. This experiment is also used to test predictions regarding how English nominal roots in mixed nominal phrases are assigned grammatical gender, and the impact of language background factors such as age of acquisition. Evidence is found that bilinguals attempt to assign analogical gender if possible, but that late sequential bilinguals have a stronger preference for this option than do simultaneous bilinguals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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