Notice bibliographique
Résumé
Abstract Schwartz and Sprouse (2021) argue against property-by-property Transfer ( Westergaard, 2021a , b ) and for wholesale transfer ( Rothman, 2015 ) into a third language grammar by questioning the cognitive plausibility of “extracting a proper subpart from the … grammar and using that proper sub-system as the basis for a new cognitive state.” I will argue that the insights from the approaches of López (2020) ; Lightfoot (2020) ; Dresher (2018) , and Westergaard (2021a) when applied to empirical data from L3 English data from L1 Arabic/L2 French speakers, give us reason to question Schwartz and Sprouse’s defence of wholesale transfer, and its typological underpinnings. We can set the study of L3A in a larger context which can unify domains such as the acquisition of phonology and syntax via a unified approach to parsing. By invoking an underspecified, minimal UG, primary linguistic data, and domain-general third factors which act in concert to parse the E-language to select structures, we can capture the underlying similarity of first, second, and third language acquisition. Parsing proceeds in an error-driven fashion, structure by structure, drawing on the Integrated I-language and UG options found in a Repository. In essence, this approach renders the wholesale/property-by-property distinction a false dichotomy.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».