Cree-English intrasentential code-switching: Testing the morphosyntactic constraints of the Matrix Language Frame model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the morphosyntactic constraints on Cree-English intrasentential codeswitching involving mixed nominal expressions to test the Matrix Language Frame (MLF) model. The MLF model is one of the most influential frameworks in the field of contact linguistics used in the study of grammatical aspects of codeswitching and other contact-induced phenomena. The three principles associated with MLF, viz., the Matrix Language Principle, the Asymmetry Principle and the Uniform Structure Principle, were tested on data consisting of 10 video recordings (constituting of 323 tokens of English nouns in mixed utterances) collected from the speech of a Cree child, aged 04;06 - 06;00. The data is drawn from Pile’s (2018) thesis which is based on the data collected from the Chisasibi Child Language Acquisition Study (CCLAS). The results of the analyses suggest general support for the three principles since, in the entire data set, not a single counter example has been recorded. The Cree-English bilingual data appears asymmetrical in structure, where the Matrix Language, namely Cree, provides morpheme order and outsider late system morphemes, and consequently, is responsible for the well-formedness and morphosyntactic frame of bilingual clauses..
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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 | 0,003 | 0,020 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».