Диссертация (Experimental study of several core concepts of theoretical morphology (on the material of russian) - regularity, syncretism, markedness), страница 27

PDF-файл Диссертация (Experimental study of several core concepts of theoretical morphology (on the material of russian) - regularity, syncretism, markedness), страница 27 Филология (42049): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Experimental study of several core concepts of theoretical morphology (on the material of russian) - regularity, syncretism, markedness) 2019-05-20СтудИзба

Описание файла

Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Experimental study of several core concepts of theoretical morphology (on the material of russian) - regularity, syncretism, markedness". PDF-файл из архива "Experimental study of several core concepts of theoretical morphology (on the material of russian) - regularity, syncretism, markedness", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "филология" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой докторскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени доктора филологических наук.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 27 страницы из PDF

The goal of the experiment was to find outwhether subject–predicate gender agreement is processed differently dependingon the declension and gender the subject noun belongs to. 33 native speakers of Russian aged 18–55 (12 women) took part in the experiment.It is impossible to test all potentially interesting combinations of gender and declension in one experiment, so we selected the following three groups of inanimate nounsas subjects: masculine nouns of the 2nd declension (prototypical masculine, 2DM), feminine nouns of the 1st declension (prototypical feminine, 1DF), and feminine nouns of the3rd declension (non-prototypical feminine, 3DF).

The materials included 36 sets of targetsentences in six conditions exemplified in (3a-f). All sentences had the same structure:a subject noun, byl/byla ‘wasM/F’, an adjective or participle, and a three-word PP.(3) a. 2DM G(rammatical):XalatbylrobeM.NOM.SGwasMb. 2DM U(ngrammatical): XalatrobeM.NOM.SGc. 1DF G(rammatical):KurtkajacketF.NOM.SGd. 1DF U(ngrammatical): KurtkajacketF.NOM.SGbylawasFbylawasFbylwasMpotrepannym otmnogoletnej noski.shabbyMfromyears-long wearpotrepannoj...shabbyFpotrepannoj…shabbyFpotrepannym…shabbyM69365Slioussar N. A.e. 3DF G G(rammatical):Šinel’byla potrepannoj…overcoatF.NOM.SG wasF shabbyFf. 3DF U(ngrammatical): Šinel’bylpotrepannym…overcoatF.NOM.SG wasM shabbyM‘The robe / jacket / overcoat was shabby from being worn for many years.’Half of the sentences contained gender agreement errors on the predicate becausetaking previous studies of agreement into account (primarily agreement attraction experiments), the effects could be expected to be different in grammatical and ungrammaticalsentences6.

Subject nouns in the three declension groups were balanced for frequency andlength using the StimulStat lexical database (http://stimul.cognitivestudies.ru, [Alexeevaet al., 2018]). Frequency information in this database is taken from the Frequency Dictionary of Modern Russian Language [Lyashevskaya & Sharoff, 2009].Target sentences were distributed into six experimental lists so that each participant saw only one sentence from each set. The lists also contained 80 grammatically correct filler sentences.

The sentences were presented on a PC using Presentation software(http://www.neurobs.com). We used the word-by-word self-paced reading methodology.Each trial began with a sentence in which all words were masked with dashes while spacesand punctuation marks remained intact. Participants were pressing the space bar to reveala word and re-mask the previous one.

One third of the sentences were followed by forcedchoice comprehension questions to ensure that the participants were reading properly.We analyzed participants’ question-answering accuracy and reading times.On average, participants answered 12% questions to target sentences incorrectly,no participants made more than 3 errors. Reading times that exceeded a thresholdof 2.5 standard deviations, by region and condition, were excluded [Ratcliff, 1993].In total, 2.0% of the data were excluded as outliers.

Average reading times per regionin different conditions are presented in Figure 1.Figure 1. Average reading times per region (in ms)in different experimental conditions6We selected predicates that consisted of a copula and an adjective or participle because suchpredicates were used in the previous experimental studies of subject—predicate genderagreement in Russian.69466Gender, Declension and Stem-final ConsonantsFor each region, we made pairwise comparisons between the three conditionsusing a 2 × 2 Repeated Measures ANOVA with grammaticality and declension as factors. Analyses by participants (F1) and by items (F2) were performed.

In region 1 (thesubject noun), there were no significant results, which means that nouns in differentconditions were properly balanced and that nouns of a particular gender or declension are not intrinsically more difficult to process.Region 2 contains the verb byl / byla ‘wasM/F’—this is where agreement errorsappear in ungrammatical sentences.

Figure 1 suggests that participants’ reactionto these errors was different depending on the declension of the subject noun. In theconditions 1DF and 2DM (with prototypical feminine and masculine subjects), reading times in ungrammatical sentences are longer than in grammatical ones, whileno such difference can be seen in the 3DF conditions (with non-prototypical femininesubjects), which indicates that the error tends to remain undetected in the latter case.Statistical analyses support this intuition. In the comparison between 1DF and3DF conditions, grammaticality and the interaction between declension and grammaticality are significant (F1(1,32) = 8.13, p < 0.01, F2(1,35) = 4.20, p = 0.05;F1(1,32) = 7.41, p = 0.01, F2(1,35) = 4.05, p = 0.05), while the main effect of declension does not reach significance. This means that the influence of grammaticality depends on the declension of the subject.

In the comparison between 2DM and3DF conditions, grammaticality reaches significance, while the interaction betweendeclension and grammaticality is marginally significant (F1(1,32) = 8.01, p < 0.01,F2(1,35) = 4.09, p = 0.05; F1(1,32) = 3.98, p = 0.05, F2(1,35) = 3.17, p = 0.08). When1DF and 2DM are compared, only the grammaticality factor is significant (F1(1,32) =18.66, p < 0.01, F2(1,35) = 10.21, p < 0.01).In region 3 that contains an adjective or participle, differences between grammatical and ungrammatical sentences become visible in all conditions.

Accordingly,the grammaticality factor is significant in all pairwise comparisons (F1(1,32) = 15.90,p < 0.01, F2(1,35) = 21.24, p < 0.01 for 1DF vs. 2DM; F1(1,32) = 11.98, p < 0.01,F2(1,35) = 6.20, p = 0.02 for 1DF vs. 3DF; F1(1,32) = 9.73, p < 0.01, F2(1,35) = 7.83,p < 0.01 for 2DM vs. 3DF). No other factors or interactions reach significance.Regions 4–6 contain a three-word PP. In region 4, a tendency that can be alreadydetected in region 3 becomes statistically significant: the error-related delay in reading times is more pronounced in the 2DM conditions (with masculine subjects) thanin the 1DF and 3DF conditions (with feminine subjects). In the comparison between1DF and 2DM conditions, grammaticality and the interaction between declension andgrammaticality are significant (F1(1,32) = 36.95, p < 0.01, F2(1,35) = 15.91, p < 0.01;F1(1,32) = 9.77, p < 0.01, F2(1,35) = 6.45, p = 0.02), while declension is not significant.

The same is true for the comparison between 3DF and 2DM (F1(1,32) = 50.11,p < 0.01, F2(1,35) = 13.17, p < 0.01; F1(1,32) = 11.38, p < 0.01, F2(1,35) = 5.51, p =0.03). When 1DF and 3DF are compared, only the grammaticality factor is marginallysignificant (F1(1,32) = 12.34, p < 0.01, F2(1,35) = 3.65, p = 0.07).In region 5, only the grammaticality factor is significant in all pairwise comparisons(F1(1,32) = 18.51, p < 0.01, F2(1,35) = 17.67, p < 0.01 for 1DF vs.

2DM; F1(1,32) = 14.78,p < 0.01, F2(1,35) = 6.10, p = 0.02 for 1DF vs. 3DF; F1(1,32) = 18.07, p < 0.01, F2(1,35) =10.07, p < 0.01 for 2DM vs. 3DF). In region 6, there are no significant differences.69567Slioussar N. A.Finally, let us note that when we planned the experiment, we did not considerassessing the role of the final consonant of 3DF nouns. But 10 out of 36 nouns we selected ended in -l’ or -r’, which is more characteristic for masculine, while other nounshad final consonants characteristic for feminine. So the role of this factor could be estimated, and there were no hints of any relevant differences.4.

Pilot experiment 2This pilot experiment was included in a study we conducted together withVarvara Magomedova (SUNY, Stony Brook) and Natalia Chuprasova, an MA studentat Saint-Petersburg State University. The main goal of the study was to find out howRussian speakers determine the gender of real and nonce nouns with diminutive andaugmentative suffixes. However, to make the materials more diverse, other nouns hadto be included, and we selected 12 real and 12 nonce nouns ending in palatalized consonants (as well as some indeclinable nouns etc.).Participants were 30 native Russian speakers (17 women), aged 19–30.

They received a list of seven adjectives and then were presented with nouns one by one. Theywere asked to pick a matching adjective and pronounce the resulting phrase. Adjectives had meanings like ‘big’, ‘small’, ‘cool’, ‘bad’ etc., to make participants think thatthe experiment was about semantic connotations of different nouns.Analyzing the gender of the adjectives selected by the participants, for 12 realnouns ending in palatalized consonants (6 masculine and 6 feminine) we found only7 errors out of 360 responses. There were three errors with žen’šen’ ‘ginsengM’, twoerrors with stupen’ ‘stepF’, and one error with kisel’ ‘starch drink M’ and with prorub’‘ice-holeF’.

The low number of errors agrees with the previous findings by Rusakova(2013): adult native speakers of Russian do not experience particular difficulties determining the gender of such nouns.As for 12 nonce nouns, we had two examples with each of the following endings:-b’, -d’, -s’, -n’, -l’ and -r’. The number of answers with masculine adjectives in thesegroups was 22 (out of 60), 26, 38, 30, 44 and 51, respectively.

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5288
Авторов
на СтудИзбе
417
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее