Acquisition of aspect in L2: The computation of event completion by Japanese learners of English
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies on the acquisition of semantics in the aspectual domain have suggested that a difficult case for achieving a targetlike representation in a second language arises when learners need to preempt a first language (L1) option (Gabriele, 2009). This study investigates this issue by focusing on a learning scenario where predicate-level variability exists in the L1 input. We investigate whether Japanese learners of English can learn to invalidate event cancellation readings (Tsujimura, 2003) in English and how such knowledge develops with increasing English proficiency. We address these questions by examining how Japanese learners of English interpret accomplishment predicates that allow an event cancellation reading in Japanese but not in English. A truth-value judgment task was administered to 60 beginner, 96 intermediate, and 40 advanced Japanese learners of English as well as 20 L1 English and 20 L1 Japanese speakers. Our results showed that Japanese learners of English progressed toward a targetlike representation of aspectual entailment. We argue that such progress follows two parallel routes: a grammatical route rooted in the learners’ growing awareness of the English determiner and number morphology combined with a statistical route rooted in the learners’ inferences based on missing data.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 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 ».