Children’s comprehension of NP embedding
Notice bibliographique
Résumé
How do children learn to interpret structurally complex noun phrases? NPs embedded inside other NPs are not accessible to predication, so that in a sentence with a subject NP containing a PP modifier such as The cup on the table is green or The dog with the bone is blue, the adjectival predicate has scope over the highest but not the embedded nominal referent (Arsenijevic & Hinzen 2012). We used a coloring task to examine children’s comprehension of sentences containing these complex NPs, comparing PP modifiers (locative and comitatives) to coordinated NPs (The cup and the table are green), where both referents are accessible. Three- to five-year-old children were highly accurate with control and coordinate sentences, and performed well with locative PPs, but were not different from chance level for comitative sentences, which many children treated as coordinates. That children differentiate between coordinate and locative sentences provides evidence that children have early access to the syntax-semantics of complex nominals. The contrast between locatives and comitatives suggests that comprehension is not merely guided by subject agreement (since the agreement patterns are the same for both types of PP-modified subjects), and that children still need to learn the lexical semantics of prepositions. Diachronically, languages with comitative modifiers evolve into language with comitative coordination (Haspelmath 2007). Thus, we propose that these error patterns for comitative prepositions can be explained by the assumption that children’s errors align with the direction of systematic language change.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».