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Enregistrement W4382680052 · doi:10.1163/15507076-bja10017

The Phonetic and Morphosyntactic Dimensions of Grammatical Gender in Spanish Heritage Language Acquisition

2023· article· en· W4382680052 sur OpenAlexafffund
Ana Teresa Pérez‐Leroux, Yadira Álvarez López, Miguel Barreto, Alejandro Cuza, Irina Marinescu, Jierui Yang, Laura Colantoni

Notice bibliographique

RevueHeritage Language Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésLinguisticsGrammatical genderPsychologyGrammarVariation (astronomy)PhoneticsNounVowelAffect (linguistics)Age of AcquisitionHeritage languageSyntaxCommunicationCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous studies disagree as to whether heritage bilinguals demonstrate loss of knowledge of Spanish grammatical gender. As phonetic variability is known to affect the acquisition of certain grammatical markers, we examine whether bilinguals’ gender difficulties relate to bilingual contact-induced phonetic variability, namely, reduction in the inventory of word-final unstressed vowels. We analyzed narratives from children in the United States (n = 49, ages 4–12). All NP s (n = 1415) were analyzed for structure, noun class, and morphology. Word-final vowels were sub-selected for acoustic analyses. Morpho-syntactically, group results show high accuracy with gender (95%), but with wide individual variation (44%–100%). Speakers also show individual variability and substantive numbers of vowel misclassifications (6%–33%) with higher variability for /a/ and /o/. We found bilingual effects in both domains but no association between phonetics and gender accuracy. These findings have implications for the relationship between phonetics and grammar, and for the morphosyntax of Spanish gender.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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