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Enregistrement W4405912864 · doi:10.5430/wjel.v15n3p225

Sensitivity to Parasitic Gaps Inside Subject Islands in Native Speakers of English and Najdi Arabic Learners of English

2024· article· en· W4405912864 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArabicSensitivity (control systems)Subject (documents)Computer scienceLinguisticsArtificial intelligenceEngineeringPhilosophyElectronic engineeringLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined second language (L2) learners’ sensitivity to parasitic gaps (PGs) in English. In PG constructions, an unacceptable gap inside an island becomes acceptable when it is combined with an acceptable gap (e.g., whati did [ISLAND the attempt to repair __pg] ultimately damage__i?). Linguists have often viewed PGs as marginally acceptable by native speakers, but recent studies have shown that they are fully acceptable. This phenomenon, however, has received little attention in L2 research. Thus, this study’s purpose was to test sensitivity to PGs in L2 learners. In an acceptability judgment task, native speakers of English (n = 32) and Najdi Arabic learners of English (n = 38) used a 10-point scale to rate their acceptability of wh-questions with PGs, wh-questions with gaps inside subject islands, and wh-questions with gaps inside non-island structures. Like native speakers of English, Najdi Arabic learners of English rated wh-questions with PGs not only more acceptable than they rated ungrammatical wh-questions with gaps inside subject islands but also as highly as they rated grammatical wh-questions with gaps inside non-island structures. These results suggest that PGs are fully acceptable by Najdi Arabic learners. The Najdi Arabic learners’ sensitivity to PGs in English supports the Full Transfer/Full Access Hypothesis (Schwartz & Sprouse, 1996), which claims that advanced adult L2 learners can acquire L2 properties regardless of L1.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2024
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