Wishes before ifs: mapping “fake” past tense to counterfactuality in wishes and conditionals
Notice bibliographique
Résumé
Counterfactuals express alternatives that are contrary to the actual situation. In English, counterfactuality is conveyed through conditionals (“If pigs had wings, they could fly”) and wish-constructions (“I wish pigs had wings”), where the past tense morpheme marks non-actuality rather than past temporal orientation. This temporal mismatch seemingly complicates the already challenging task of mapping abstract counterfactual meaning onto these linguistic expressions during first language acquisition. In this paper, we investigated the role of linguistic transparency on the acquisition of different counterfactual constructions with a corpus study on the spontaneous production of English-speaking children between the ages of 2-to-6. We extracted wish-utterances from 52 corpora available on CHILDES to compare children’s wish productions with those of adults, and additionally extracted counterfactual conditional utterances for 6 children to provide a comparative longitudinal overview of counterfactual wishes and conditionals. Our results support the idea that complexity of form-to-meaning mapping influences the emergence of counterfactual language. First, we observed a substantial number of productive errors in children’s speech, where they produce counterfactuals with present tense marking instead of past. These errors are consistent with a stage where children have yet to figure out that the past tense is an obligatory component of English counterfactual constructions signaling a present non-actuality, rather than a past event on the timeline. Second, our results show that wish-constructions, which are linguistically more transparent than counterfactual conditionals, generally emerge before counterfactual conditionals in children’s speech. This suggests that in English, counterfactual wishes might be easier to acquire than counterfactual conditionals.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».