Formulaic Language in Native and Second Language Speakers: Psycholinguistics, Corpus Linguistics, and TESOL.
TESOL Quarterly, Vol. 42, No. 3.
pp. 375-396.
　
コーパスから、３、４、５語表現で、１００万語あたり１０回以上の連語表現を抜き出し、
BarlowさんのCollocateで頻度とＭＩスコアを出した。
　
ジャンルが、アカデミックかどうかでLLで１％水準で頻度に差があるものを選び出した。
話し言葉で約2,000、書き言葉で約2,000。
　
そこから、話し言葉５４、書き言葉５４を、以下の枠組みで２表現ずつ層化ランダム抽出する。
１）３、４、５単語
２）頻度（低10.9、中15.0、高43.6）
３）MIスコア（低3.3、中6.7、高11）
　
3x3x3x2=54
　
で、合計１０８表現を実験項目に。
　
で、英語の先生方に、５段階で評価してもらう。
１）定型表現だと思うか
２）まとまった意味や機能があると思うか
３）教えた方がよいと思うか
　
で、相関が高いので、教えるに値する定型表現であると判断できる、と判断している。
　
実験１：フレーズ判断課題（反応時間）
反応時間を目的変数とした重回帰分析をして
母語話者は、ＭＩが有意、頻度は有意ではない
学習者は、　ＭＩは有意ではない、頻度が有意
　
実験２：読み上げ課題（Voice Onset Time）
同様に、
母語話者は、ＭＩが有意、頻度は有意ではない
学習者は、　ＭＩは有意ではない、頻度が有意
　
実験３：端末語判断課題（プライミング）
最後の単語の直前まで見せて（２秒）、１秒後に最後の単語を見せる。ＶＯＴをvoice keyで測定（使っているのはE-Prime）。
母語話者は、ＭＩが有意、頻度は有意ではない
学習者は、　ＭＩも頻度も有意ではない
　
で、まとめとしては、母語話者はＭＩに敏感で、学習者は頻度に敏感と結論付けている。
　
★疑問点
１）表現がlexical bundleであり、それに心理言語学的実在性があるというが、そうか？
２）重回帰分析のR^2が低すぎ
３）MIスコアをCollocateで出しているが、Collocateがどのような計算式でMIスコアを出しているか不明