On the acquisition of <em>either</em> and <em>too</em>
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an experimental investigation of how English-learning children acquire the additive discourse particles either and too. In the target grammar these items exhibit near-complementary distribution conditioned on the polarity of their host sentence. The path leading to that grammar appears to be rather intricate. We present comprehension data showing that for an extended period of time (3–5 ya) learners find both items acceptable in both polarity environments, exhibiting only a weak adult-like tendency of preferring either in negative and too in positive sentences. At 6 ya, their grammar appears categorical wrt. either in that they no longer tolerate it in positive sentences while still exhibiting only a weak dispreference for too in negative environments. These findings are even more striking in the context of production data. We find that child-directed speech is essentially categorical, providing unambiguous evidence for the adult grammar. Moreover, we find essentially categorical, adult-like use of either and too in child production from the earliest stage of development. These observations raise a number of challenges for theories of either and too and for approaches to learning focus particles more generally. Perhaps most strikingly, the protracted insensitivity of the learner's grammar to accumulation of unambiguous evidence constitutes a novel argument from the abundance of evidence for encapsulated learning.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».