The role of immersion learning in the acquisition and processing of L2 gender agreement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we examine the effects of learning environment on second language (L2) gender agreement. English speakers learning L2 Spanish participated in a self-paced reading task and a picture selection task prior to and after a short-term study abroad experience. The results from the self-paced reading task showed that their reliance on the masculine article as the default (e.g., McCarthy, Corrine. 2008. Morphological variability in the comprehension of agreement: An argument for representation over computation. Second Language Research 24(4). 459–486) was reduced over time abroad. Findings from the picture selection task showed that the learners did not attend to the gender of articles unless it was their only cue, but that after the study abroad experience they began to use gender as an anticipatory cue for lexical selection. We interpret these results as support for an adapted version of the Shallow Structures Hypothesis (Clahsen, Harald & Claudia Felser. 2006a. Grammatical processing in language learners. Applied Psycholinguistics 27(1). 3–42; Clahsen, Harald & Claudia Felser. 2006b. How native-like is non-native language processing? Trends in Cognitive Sciences 10(12). 564–570) and the notion that in immersion contexts L2 learners shift their parsing strategy to be more communicatively focused (Schwieter, John W. & Gabrielle Klassen. 2016. Linguistic advances and learning strategies in a short-term study abroad experience. Study Abroad Research in Second Language Acquisition and International Education 1(2). 217–247).
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».