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Enregistrement W3080373414 · doi:10.1017/s0272263120000285

PARSING AMBIGUOUS RELATIVE CLAUSES IN L2 ENGLISH

2020· article· en· W3080373414 sur OpenAlexaff
Heather Goad, Natália Brambatti Guzzo, Lydia White

Notice bibliographique

RevueStudies in Second Language Acquisition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyInterpretation (philosophy)Relative clausePreferenceLinguisticsParsingTask (project management)Phrase structure rulesGrammarNatural language processingComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate effects of prosodic cues on interpretation of ambiguous sentences containing relative clauses (RCs) in English by Spanish-speaking learners. English and Spanish differ in default preference for RC attachment: English has a weak low attachment (LA) preference (RC modifies NP2); Spanish has a stronger high attachment (HA) preference (RC modifies NP1). We conducted an interpretation task with auditorily presented stimuli to examine whether prosodic cues determine attachment. Target items were manipulated for position of break and length of RC, NP1, and NP2. For both groups, break and length are significant. For the learners, proficiency interacts with break suggesting L1 transfer: lower proficiency learners choose HA more when break points to LA; higher proficiency learners choose HA more when break points to HA. Lower proficiency learners are more likely to choose LA overall, suggesting a recency effect. Our results confirm the importance of using aural stimuli when testing interpretation of ambiguous sentences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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