Grammar Competition Explored in Two Case Studies: The Null Subject Stage in English-Speaking Children and the Variation Observed in Old English
Notice bibliographique
Résumé
Grammar competition theory postulates that variation in a speaker is the result of different grammars competing against each other. This study performs an analysis of two case studies of empirical observations attributed to possible grammar competition — subject drop in English-speaking children and variation observed in Old English. Children in an English-speaking environment drop subjects early on during acquisition. Orfitelli and Hyams (2012) find that young English-speaking children mistakenly interpret imperative null subject utterances as declaratives. They suggest that this misinterpretation can be attributed to performance factors, which leads to grammar competition and subsequently subject drop in English children. We introduce a novel computational parameter to quantify this developmental misinterpretation and fold the parameter into two sets of simulations to model the acquisition of English grammar. The results from the simulations lend support to Orfitelli and Hyams' proposal. More generally, this work presents a framework for future computational modeling of grammatical acquisition in conjunction with other critical factors that shape a child's course of language acquisition. Corpus linguistics has two main research approaches: “corpus-based” and “corpus-driven”. Corpus-based studies involve an exploration of the corpus guided by predefined hypotheses or intuition. On the contrary, a corpus-driven study makes minimal assumptions and forms an analysis after an unbiased exploration of the corpus, uncovering patterns not considered under the microscopic focus of a hypotheses-driven search. The second part of the thesis revisits the observed variation in Old English. This variation has been attributed to competing grammars in various corpus-based studies. This thesis presents the first corpus-driven exploration of the York-Toronto-Helsinki Parsed Corpus of Old English Prose, with the aim of investigating a grammar competition account. Using a corpus-driven search method and adopting a broader set of assumptions that drives the analysis that ensues, we are able to document and re-analyze an exhaustive list of word-order patterns, subsequently enriching/challenging previous findings. The contributions in this work add substantially to our understanding of language variation and grammar competition in two distinct and disparate use cases. More importantly, this work borrows from work done in the computational field and constructs robust methodologies that could guide future research in this highly interdisciplinary field of research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».