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Enregistrement W2886720019 · doi:10.3390/languages3030031

Mood Selection in Relative Clauses by French–Spanish Bilinguals: Contrasts and Similarities between L2 and Heritage Speakers

2018· article· en· W2886720019 sur OpenAlex
Anahí Alba de la Fuente, Maura Cruz Enríquez, Hugues Lacroix

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
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLinguisticsTask (project management)Selection (genetic algorithm)MoodSentenceControl (management)Second languageHeritage languageComputer scienceArtificial intelligenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we explore three issues related to the acquisition of mood selection in Spanish relative clauses by second language (L2) and heritage (HL) speakers of Spanish: (1) whether HL speakers are more native-like than L2 learners; (2) whether the speakers’ performance differs depending on task modality (written vs. oral), since HL speakers are known to perform better in oral tasks and L2 learners tend to do better in written tasks; and (3) whether knowledge of French as an L1/dominant language (DL) has an impact on the acquisition of Spanish subjunctive, since both languages include this mood in their grammars, but it is used more productively in Spanish. Results from a sentence combination felicity task (SCFT) in Spanish—in written and oral forms—and a written elicited production task (EPT) in French, administered to advanced L2 and HL speakers of Spanish whose L1/DL is French and two monolingual (Spanish and French) control groups, revealed that L2 learners pattern more closely with the control group than HL speakers in the SCFT, both written and orally. In the EPT, all bilingual speakers display higher levels of subjunctive use than the control group, showing a potential influence from the L2/weaker language on the L1/DL.

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,581

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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