The Nativelikeness Problem in L2 Word-association Tasks: Examining Word Class and Trials
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».