El factor edad en la adquisición del español como lengua extranjera : análisis comparativo entre estudiantes de sexto grado de primaria y universitarios sobre el uso del par preposicional a/ en
Bibliographic record
Abstract
Résumé\nL’hypothèse de la période critique, émise par Lenneberg dans les années 60, affirmait qu’un enfant pouvait acquérir une langue seconde, sans difficulté, environ jusqu’à l’âge de la puberté. Après cette période, l’apprentissage d’un autre idiome serait difficile, dû à la latéralisation du cerveau. En même temps, les travaux de Chomsky enrichirent cette théorie avec l’idée de la Grammaire universelle, laquelle établit que nous possédons tous, dès la naissance, les éléments linguistiques universels qui nous permettent d’acquérir une langue maternelle. Tant que la Grammaire universelle est active, notre langue maternelle se développe et c’est pourquoi, si nous apprenons une autre langue pendant cette période, l’acquisition de celle-ci se produit de manière presque naturelle. Pour cette raison, plus une langue est apprise tôt, plus elle sera maîtrisée avec succès. En nous appuyant sur ce cadre théorique ainsi que sur l’Analyse d’erreurs, outil qui permet au professeur de prédire quelques erreurs avec la finalité de créer des stratégies d’apprentissage d’une langue seconde, nous tenterons de vérifier dans le présent travail si l’âge est un facteur qui influence positivement ou négativement l’apprentissage d’une langue seconde, l’espagnol dans ce cas-ci, par le biais de l’analyse comparative des prépositions a/ en dans deux groupes d’étudiants différents.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".