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Abstract
Este capítulo pretende descrever alguns dos modelos teóricos, conceitos e ques-<br> tões de investigação mais relevantes na área de Aquisição de Segunda Língua<br> (ASL). Começamos por definir os conceitos de língua segunda, língua estrangeira<br> e língua não materna (ver Secção 2) e descrever as principais características que<br> aproximam e distinguem a aquisição de língua não materna da aquisição de lín-<br> gua materna (ver Secção 3). Discutimos depois algumas destas características<br> mais detalhadamente: o efeito da idade de início de exposição à língua (ver Secção<br> 4), o papel dos fatores individuais (ver Secção 5) e a influência do conhecimento<br> linguístico prévio (ver Secção 6). Na Secção 7, descrevem-se alguns aspetos do de-<br> senvolvimento do conhecimento linguístico na língua não materna e, finalmente,<br> na Secção 8, apresenta-se uma breve síntese.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".