L2 learner production and processing of collocation: A multi-study perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a series of studies focusing on L2 production and processing of adjective-noun collocations (e.g., social services). In Study 1, 810 adjective-noun collocations were extracted from 31 essays written by Russian learners of English. About half of these collocations appeared frequently in the British National Corpus (BNC); one-quarter failed to appear in the BNC at all, while another quarter had a very low BNC frequency. Based on frequency data and mutual information (MI) scores, it was discovered that around 45% of all learner collocations were, in fact, appropriate collocations, that is, frequent and strongly associated English word combinations. When the study data were compared to data from native speakers, very little difference was found between native speakers (NS) and non-native speakers (NNS) in the use of appropriate collocations. Unfortunately, the high percentage of appropriate collocations does not mean that NNSs necessarily develop fully native-like knowledge of collocation. In Study 2, NNSs demonstrated poorer intuition than NS respondents regarding the frequency of collocations. Likewise, Study 3 showed that NNSs were slower than NSs in processing collocations. Overall, the studies reported here suggest that L2 learners are capable of producing a large number of appropriate collocations but that the underlying intuitions and the fluency with collocations of even advanced learners do not seem to match those of native speakers. © 2008 The Canadian Modern Language Review.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 découle