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Enregistrement W3022837080 · doi:10.5539/elt.v13n5p125

The Nativelikeness Problem in L2 Word-association Tasks: Examining Word Class and Trials

2020· article· en· W3022837080 sur OpenAlexvenueno aff
Boji P. W. Lam, Li Sheng

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWord AssociationPsychologyNounAssociation (psychology)First languageLinguisticsVariation (astronomy)Norm (philosophy)Class (philosophy)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant variation exists in how native speakers respond to word association tasks and challenges the usage of nativelikeness as a benchmark to gauge second language (L2) performance. However, the influence of word class and trials of elicitation is not sufficiently addressed in previous work. With controlled stimuli from multiple word classes, repeated elicitations, and analytic approaches aiming to tease apart their interactions, this study compared the extent to which native speaker controls and late L2 learners generated associates that converged to a large-scale association norm, and examined the influence of word class and trial on the likelihood to elicit idiosyncratic responses within the two language groups. During initial elicitation, only adjectives elicited greater convergence to the norm among native speakers than L2 learners. Furthermore, native speakers were more likely to generate synonyms whereas L2 learners were more likely to generate antonyms to adjectives in the initial elicitation. For nouns and verbs, 30% of associates produced by the native speaker controls failed to converge to the norm. In fact, the native speaker controls were not more “nativelike” than L2 learners for nouns and verbs until later elicitations. Finally, despite reports of significant variation among native speakers in previous work, the amount of response idiosyncrasy was consistently lower in native speakers than in L2 learners, regardless of word class or elicitation trial. By revealing the effects of word class and trials on association performance, findings from this study suggest potential means to ameliorate the issue with nativelikeness in L2 word association studies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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