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Enregistrement W3012829585 · doi:10.5167/uzh-197422

Child-directed language – and how it informs the documentation and description of the adult language

2020· article· en· W3012829585 sur OpenAlexaboutno aff
Birgit Hellwig, Dagmar Jung

Notice bibliographique

RevueKölner Universitäts PublikationsServer (Universität zu Köln) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Plan for Science, Technology and InnovationEuropean Commission
Mots-clésDocumentationLinguisticsNatural languageLanguage industryComputer scienceComprehension approachUniversal Networking LanguageSociology of languageContext (archaeology)PsychologyNatural language processingProgramming languageHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language documentation efforts are most often concerned with the adult language and usually do not include the language used by and with children. Essential parts of the natural linguistic behaviour of communities thus remain undocumented, and a growing body of literature explores what language documentation,language maintenance, and language revitalization have to gain by including child language and child-directed language. This paper adds a methodological perspective to the discussion, arguing that child language and child-directed language constitute data types that can inform our understanding of the adult language. For reasons of feasibility, the paper focuses on child-directed language only. Presenting data from two on-going language acquisition projects (Qaqet from Papua New Guinea and Dëne Sųłıné from Canada), we illustrate how this data type provides insights into the metalinguistic knowledge of adult speakers. After an introduction to child-directed language, three case studies on the topics of variation sets, clarification processes, and discourse context are exemplified from both languages and related to our understanding ofthe adult language. Focusing on the potential of this data type, this paper argues in favour of extending our documentation efforts to events involving children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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