A translation-matched, experimental comparison of three types of wh-island effects in Spanish and English
Notice bibliographique
Résumé
According to the historical empirical consensus in the field, wh-argument extraction from embedded wh-questions gives rise to island effects in English, but not in Spanish. This observation – which was important for the development of a parameters-based theory of cross-linguistic variation in islands – has recently been challenged by experimental studies showing wh-island effects in both languages. However, these studies typically employ different materials and experimental conditions between languages, limiting direct comparison. Our study addresses this limitation by testing wh-islands in both English and Spanish with translation-matched materials. We present twelve acceptability judgment experiments with approximately 100 participants per experiment. In each language, we examine wh-argument extraction from three wh-clause types (introduced by whether, why and when) under two matrix verb types (know and ask), amounting to six wh-islands that are relevant to assess the reported contrasts. We test (i) for the presence or absence of wh-island effects in the two languages, (ii) for a gradient contrast in effect size, and (iii) for evidence of increased individual variation in Spanish as compared to English. We find (i) that wh-island effects are present in both English and Spanish, (ii) that they are rather large in both languages and larger in Spanish for most wh-island types, and (iii) that Spanish does not show more individual variation in wh-island effects than English. Our results speak against the cross-linguistic contrast as originally proposed, suggesting that its use as evidence for theories that encode cross-linguistic variation in wh-island effects might need to be reconsidered.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».