U‐shaped development in error‐driven child phonology
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.
Notice bibliographique
Résumé
Phonological regressions or U-shaped development have frequently been observed in longitudinal studies of child speech production. However, the typology of which phonological patterns regress, and their implications for learning, have not been given much attention in the recent literature on constraint-based phonological development. One basic question is simply the definition of a phonological regression, as created by the grammar or other mechanisms, which is in turn dependent on the type of grammar and learner assumed. This paper systematically addresses the question of whether or not attested phonological regressions are incompatible with an error-driven approach to grammatical development, whereby each round of learning is predicted to move the learner closer to the target language. From this perspective, this survey discusses case studies of phonological regression in the literature, grouped according to their ease of explanation under error-driven learning. Three types are identified and exemplified: regressions which are easily explained with existing error-driven algorithms for constraint-reranking; regressions which can also be derived through error-driven learning by adopting an additional tool (for incorporating child-specific phonetic experience); and regressions whose error-driven motivation remains unclear. Another central theme of the survey is the degree of variation and lexical exceptionality among these regression patterns, and the extent to which such variability is captured in the learner's algorithms or grammar. Interim conclusions are provided, and necessary future directions for empirical and theoretical research are discussed. This article is categorized under: Linguistics > Language Acquisition Linguistics > Linguistic Theory.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,009 |
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 découle