Morphological knowledge in English learner university students is sensitive to language statistics: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exposure to statistical patterns of language use affects language production and comprehension. In this longitudinal study of English language learner (ELL) university students, we examined the interplay between language experience and language statistics as a window into the formation and stability of morphological representations in memory. We hypothesized that within-participant change in sensitivity to distributional properties of complex words on written production would reflect changes in morphological knowledge. At two timepoints, separated by 8 months of language exposure, a sample of ELLs ( n = 196) completed a written suffix completion task. The largest gains in production accuracy were observed for derived words ending in less productive suffixes. In addition, across both timepoints we found a consistent effect of derivational family entropy, such that derived words belonging to morphological families with equally dominant members were less accurately produced. Both effects indicate that ELLs exploit distributional cues to morphological structure and shed light on two aspects of morphological knowledge in ELLs. First, knowledge of suffixes becomes more entrenched in memory, independently of knowledge of the full forms of derived words. Second, ELLs draw upon interlexical connections between morphological family members during written word production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».