The Acquisition of Definiteness and Specificity in English: A Case Study with Saudi-Arabic Learners of English Using an Online Task
Notice bibliographique
Résumé
Definiteness with Arabic learners has been explored by many researchers such as Jaensch and Sarko (2009) and Sarko (2009). The majority of previous studies have used an offline task and focused on identifying the types of errors which learners were committing. Conversely, the present study will use an online reaction time task to investigate the learners’ accuracy in judging [±definite and ±specific] in a series of sentences. The aim of the study is to ascertain the accuracy of participants in judging grammatical and ungrammatical sentences in terms of definiteness and specificity in English, and also to identify which factors have the greatest effect on this accuracy. The study will examine the process of article acquisition from the perspective of universal grammar using the following hypotheses: The Representational Deficit hypothesis (RDH) by Hawkins and Chan (1997), the Feature Reassembly hypothesis by Lardiere (2009) and the bottleneck hypothesis by Slabakova (2008, 2009, 2015). Thirty-two Saudi learners have completed a grammatical judgment task that was designed using OpenSesame to incorporate a reaction time test along with two vocabulary tests (Yes/No and Lex30) and a proficiency test. The results showed no effect on definiteness and specificity with the Saudi-Arabic learners. Moreover, the findings demonstrated that there is no difference in reaction time which could be attributed to [±definite and ±specific]. Receptive vocabulary knowledge and proficiency affected the learners’ accuracy in judging article use in English, but no such effect was found for the learners’ productive vocabulary knowledge. Additionally, L1 negative transfer has been observed in Saudi-Arabic learners of English particularly with low-level learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».