Rules of English Spelling and the Choice to Use t or s in Shun-Words: A Wink at Anglophone Cameroonian Students
Notice bibliographique
Résumé
Although English spelling has been of significant interest to scholars since the 1950s, it has remained a major problem even to native speakers. One peculiar problem with it is the spelling variation of the noun formation suffix often represented in discourse as “shun,” mainly between -tion and -sion. Current textbooks of English grammar have generally not discussed rules of its spelling with either form, even though they do many others. However, following online resources, conflicting on how to spell it are in current debate, with two main schools of thought that each fall in line with one of two approaches that can be called the “word-based model” and the “base-word model.” In Achiri-Taboh (2018), I have shown that, in writing down words that end with “shun,” the base-word model is to be preferred, presenting argument for a synchronic rule following the base-word model with seven conditions to warrant the use of -sion as opposed to -tion, albeit with exceptions. Following current debates and a test of Anglophone Cameroonian students for their spelling preferences, the present study establishes the problem as global and compelling enough, especially for Non-Native users and learners of English, to warrant an address in grammar textbooks by means of available recourses like the recent base-word-based rule. The study also demonstrates that the prevalence of the problem actually stems from the lack of readily available spelling rules in grammar textbooks, and that there is a need for further research on spelling rules in English.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».