Motion Events in L1 and L2 Mapudungun Narratives: Typology and Cross-Linguistic Influence
Notice bibliographique
Résumé
We compare the motion lexicalization patterns produced by L1 and L2 speakers of Mapudungun, an indigenous minority language spoken in Chile and Argentina. According to previous descriptions, the patterns of motion expression in Mapudungun have some characteristics of an equipollently-framed language, which contrast with the usual motion expression in Spanish. The data comprise oral narratives of the picture storybook “Frog, where are you?”, collected from 10 Mapudungun native speakers and 9 Spanish native speakers who are late bilinguals of Mapudungun. We report the general results (comparison of total clauses, translational clauses, types, and tokens) and analyze three general conflation patterns: the encoding of the semantic components of Path and Manner, the conflation of various components into serial verb constructions, and the encoding of Ground. The results show that L2 speakers encoded a significantly lower proportion of Manner verbs and a higher proportion of Path verbs than L1 speakers, used a significantly less diverse inventory of Path and Manner verb types, a significantly lower number of motion serial verb constructions, and a significantly higher number of plus-Ground clauses than L1 speakers, suggesting cross-linguistic influence from Spanish.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».