Leaving Obligations Behind: Epistemic Incrementation in Preschool English
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
Does language development drive language change? A common account of language change attributes the regularity of certain patterns to children’s learning biases. The present study examines these predictions for change-in-progress in the use of must in Toronto English. Historically, modal verbs like must start with root (deontic) meanings, eventually developing epistemic (probability) meanings in addition. Epistemic uses increase over successive generations, phasing out root uses (incrementation). The modal becomes unambiguously epistemic and eventually disappears from the language. Such cyclic changes are predictable and common across languages. To explore whether children contribute to incrementation and loss, we tested intuitions about must in preschoolers (n = 141) and adults (n = 29). In a picture-preference task (deontic vs. epistemic), children selected epistemic interpretations of ambiguous sentences (e.g., Michelle must swim) at higher rates than adults. Two context-based preference tasks tested children’s overall sensitivity to the presence of modals. We found sensitivity in deontic contexts. In epistemic contexts, where must is optional and functions like an evidential marker, we found little discrimination, and general avoidance of the modal. These results (epistemic overgeneration, must-avoidance) correspond to predictions of the incrementation hypothesis, suggesting children likely play an active role in language change, beyond well-known overregularization processes.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle