More evidence on the unergative–unaccusative distinction in second language grammars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents new evidence for the structural unergative–unaccusative distinction, in second language (L2) grammars, focusing on elementary-level Japanese-speaking learners of English (JLEs). The underlying distinction of unergatives–unaccusatives is often obscured on the surface strings due to independent syntactic properties such as feature-driven subject movement (in English) or headedness (in Japanese). Nevertheless, based on previous findings, elementary-level JLEs are expected to have reset headedness but have not acquired subject movement. Then, the resulting representation would not involve the properties obscuring the underlying unergative–unaccusative distinction and potentially exhibit it on the surface strings in L2 English. Following these observations, we carefully designed test sentences with un/grammatical word orders that elementary-level JLEs would generate and conducted an acceptability judgment task with native speakers of English and elementary-/intermediate-level JLEs. The results showed that, in contrast to native controls and intermediate learners, who exhibited target-like patterns, elementary-level JLEs incorrectly accepted ungrammatical word orders only with unaccusatives (e.g., * When did arrive the train ? ) but not those with unergatives (e.g., * Where did dance the man ? ). This discrepancy can be attributed to the sensitivity to the structural distinction of unergative–unaccusative verbs, and our data provide evidence for the creative construction of an interlanguage in L2 acquisition.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».