The interplay between syntactic and morphological comprehension in heritage contexts: The case of relative clauses in heritage Syrian Arabic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies show that even though monolingual children find subject relatives easier than object relatives, their comprehension of object relatives can be facilitated by morphological cues. Given that in heritage contexts functional morphology is a vulnerable domain, a question that needs to be addressed is whether bilingual children, who are heritage speakers of their L1, will also be able to use morphological cues to comprehend complex syntax. To contribute to this line of research, we focused on monolingual (N = 18; Mean Age: 11.43) and bilingual/first generation (N = 108; Mean Age: 11.98), Syrian Arabic-speaking children in Canada, and examined their ability to use gender morphology in their comprehension of relative clauses, while taking into consideration cognitive, environmental, and age-related variables. To this end, we used two offline sentence-picture matching tasks targeting relative clauses and gender (as encoded in SV agreement and object clitics). Results showed that, like monolingual children, first-generation, Arabic-speaking children living in Canada used morphological cues to comprehend complex syntax in their L1. Furthermore, even though there was an association between comprehension of gender agreement and comprehension of relative clauses, performance in gender agreement was higher than performance in relative clauses, suggesting that challenges with complex syntactic structures are not necessarily an epiphenomenon of a morphological deficit.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».