How Do French–English Bilinguals Pull Verb Particle Constructions Off? Factors Influencing Second Language Processing of Unfamiliar Structures at the Syntax-Semantics Interface
Notice bibliographique
Résumé
An important challenge in bilingualism research is to understand the mechanisms underlying sentence processing in a second language and whether they are comparable to those underlying native processing. Here, we focus on verb-particle constructions (VPCs) that are among the most difficult elements to acquire in L2 English. The verb and the particle form a unit, which often has a non-compositional meaning (e.g., look up or chew out), making the combined structure semantically opaque. However, bilinguals with higher levels of English proficiency can develop a good knowledge of the semantic properties of verb-particle constructions (Blais and Gonnerman, 2013). A second difficulty is that in a sentence context, the particle can be shifted after the direct object of the verb, (e.g., The professor looked it up). The processing is more challenging when the object is long (e.g. The professor looked the student’s last name up.). This shifted structure favors syntactic processing at the expense of VPC semantic processing. We sought to determine whether or not bilinguals’ reading time (RT) patterns would be similar to those observed for native monolinguals (Gonnerman and Hayes, 2005) when reading VPCs in sentential contexts. French-English bilinguals were tested for English language proficiency, working memory and explicit VPC semantic knowledge. During a self-paced reading task, participants read 78 sentences with verb-particle constructions that varied according to parameters that influence native speakers’ reading dynamics: verb-particle transparency, particle adjacency and length of the object noun phrase (NP; 2, 3, or 5 words). RTs in a critical region that included verbs, NPs and particles were measured. Results revealed that RTs were modulated by participants’ English proficiency, with higher proficiency associated with shorter RTs. Examining participants’ explicit semantic knowledge of VPCs and working memory, only readers with more native-like knowledge of VPCs and a high working memory presented RT patterns that were similar to those of monolinguals. Therefore, given the necessary lexical and computational resources, bilingual processing of novel structures at the syntax-semantics interface follows the principles influencing native processing. The findings are in keeping with theories that postulate similar representations and processing in L1 and L2 modulated by processing difficulty.
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.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».