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Enregistrement W4283262384 · doi:10.16995/glossa.5857

The island/non-island distinction in long-distance extraction: Evidence from L2 acceptability

2022· article· en· W4283262384 sur OpenAlexaff
Boyoung Kim, Grant Goodall

Notice bibliographique

RevueGlossa a journal of general linguistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraction (chemistry)Construct (python library)LinguisticsDegradation (telecommunications)PsychologyComputer scienceVariation (astronomy)Natural language processingCognitive psychologyChemistryPhysicsAstrophysicsTelecommunicationsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental studies regularly find that extraction out of an embedded clause (“long-distance extraction”) results in a substantial degradation in acceptability but that the degradation is much greater when the embedded clause is an island structure. We explore these two facts by means of a series of acceptability experiments with L1 and L2 speakers of English. We find that the L2 speakers show greater degradation than L1 speakers for extraction out of non-islands, even though the two groups behave very similarly for extraction out of islands. Moreover, the L2 degradation with non-islands becomes smaller and more L1-like as exposure to the language increases. These initially surprising findings make sense if we assume that speakers must actively construct environments in which extraction out of embedded clauses is possible and that learning how to do this takes time. Evidence for this view comes from cross-linguistic variation in long-distance extraction, long-distance extraction in child English, and lexical restrictions on long-distance extraction. At a broader level, our results suggest that long-distance extraction does not come “for free” once speakers have acquired embedded clauses and extraction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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