Exploring the Acquisition of English Plural Formation and Compounding: Insights from L1 speakers of Libyan Arabic
Notice bibliographique
Résumé
One of the most widely studied morphological phenomena in psycholinguistics is the avoidance of regular but not irregular plurals in noun compounds (e.g., rats eater vs. mice eater). This study addresses this issue by examining the acquisition of English synthetic and root compounding by L1 speakers of Libyan Arabic, focusing on the role of L1 transfer and Universal Grammar (UG) in learning this presyntactic property. Specifically, it investigates whether morphological constraints on plural formation in noun compounds are universally available to second language learners or subject to L1 influence. Participants were selected at different phases of learning English in the classroom to offer an indication of possible developmental progress. A forced-choice gap-filling task was used to investigate how learners apply pluralization rules in English compounds. The results suggest some evidence of L1 influence, but no clear indication of UG influence. Moreover, little development change was observed across proficiency levels. These findings challenge the claims that morphological level-ordering is universally and innately accessible (e.g., Clahsen, 1991; Clahsen et al., 1992; Gordon, 1985). Overall, the results are consistent with an L1 transfer/access to UG view of the L2 acquisition of pre-syntactic properties, without providing strong support for this position.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».