Genericity in third language English: Acquisition pattern and transfer in ultimate attainment
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the acquisition of genericity in advanced third language (L3) English. The learners are first language (L1) Moroccan Arabic–second language (L2) French adults. They completed an acceptability judgment task testing the interpretation of five count nominal types in noun phrase (NP)-level and sentence-level genericity: definite, indefinite and bare singulars, definite and bare plurals. The study defines the generic or non-generic status of every NP form in the learners’ L3 interlanguage. The results show that the L3 learners are target-like on the generic interpretation of bare plurals, although these are strictly existential in their native language and illicit in L2 French. Definite and bare singulars do not pose any difficulty either. In contrast, non-facilitative L1 transfer induces the generic interpretation of definite plurals and restricts indefinite singulars to the existential interpretation. The results show that the L3 learners do not distinguish NP-level from sentence-level genericity, reflecting L1 Arabic grammar where the two merge. They use the same pattern of NP types for the two types. Thus, knowledge of genericity in L3 English is a patchwork of target-like and non-target-like exponents.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».