#看到最後
【語言學視角】從疫苗新聞看 chunk-based vs. rule-based 英語學習法

過去40年的英語習得研究（不管是語言學派、認知派、神經派、心理派、還社會文化派)都同意一件事情：語言學習的核心有兩塊，一塊是 #規則導向、一塊是 #語塊導向。

白話文：不管你今天學的是聽、說、讀、寫、商業英語簡報術、email 寫作、學術寫作、還是 small talk，都不脫離這2個導向。

拿「疫苗」相關的英文來說，以下這種「零散」的方式學習，對英文學習的意義不大。

vaccine (n.) 疫苗 (看到 get vaccinated 就哭了)
immune (a.) 免疫的

但我們可以用 chunk-based 和 rule-based 兩個層面，一起學習：

◼︎ Chunk-based

・side-effects 副作用: 沒有明顯的副作用是 no obvious side effects? (應該是 no major side effects)

・domestic / local / domestically-developed vaccine 國產疫苗
・get vaccinated 接種疫苗
・administer XX doses / shots of... 施打～劑
・develop a fever 發燒

◼︎ Rule-based

1️⃣「發燒」，最經典的中式英文就是 have fever 或 develop fever
(中文很難想像發燒可以數，正確是 have / develop a fever)

2️⃣ offer protection “against” severe disease 可預防重症 (這邊的 against 用法，需要對於英文介系詞概念性的理解，很難完全用背的，也會是罩門之一)

✔︎ 年齡 65 歲以上的受試者的數量不足：
There is a shortage of subjects aged 65 and above.

這句話要能產出，必須要有 rule-based 和 chunk-based 兩個面向都有良好的基礎。

3/29 (一) 晚上我將帶來 #最後加場 的改變一生英文文法、搭配詞公開課，完整帶你揭開 chunk-based 和 rule-based 英語學習的面貌，脫離「年年學英文，年年從頭學」、「字字是英文，句句非英文」的窘境。

地點：台北市朱崙街60號2F (MRT 南京復興站)
時間：3/29 (一) 7:30 - 9:00 (7:00 pm 入場)

一秒報名：
https://www.accupass.com/event/2103260620021712708765

Photo credit: 中央社

[時事英文] Alzheimer’s Prediction May Be Found in Writing Tests

沒想到英文寫作可以用來預測阿爾茨海默症。

受試者當中應該沒有第二語言學習者吧。

音檔: https://bit.ly/3lcBTxr

★★★★★★★★★★★★

Alzheimer’s Prediction May Be Found in Writing Tests
阿爾茨海默症可以預測嗎？寫作測試也許提供了答案

Is it possible to predict who will develop Alzheimer’s disease simply by looking at writing patterns years before there are symptoms? According to a new study by IBM researchers, the answer is yes. And, they and others say that Alzheimer’s is just the beginning. People with a wide variety of neurological illnesses have distinctive language patterns that, investigators suspect, may serve as early warning signs of their diseases.

• Alzheimer’s disease 阿爾茨海默症
• symptoms 癥狀、症狀
• according to a new study 根據一個新研究
• a wide variety of 多種～的
• neurological illnesses 神經系統疾病
• distinctive language patterns 獨特的語言模式
• an early warning sign of ～的早期預警訊號

有沒有可能在出現癥狀之前的幾年裡，僅僅通過觀察書寫模式來預測誰會患上阿爾茨海默症？ 根據IBM研究人員的一項新研究，答案是肯定的。而且，他們和其他一些研究人員表示，阿爾茨海默症的預測只是開始。研究人員懷疑，患有多種神經系統疾病的人都有著獨特的語言模式，可能是他們疾病的早期預警信號。

★★★★★★★★★★★★

The researchers examined the subjects’ word usage with an artificial intelligence program that looked for subtle differences in language. It identified one group of subjects who were more repetitive in their word usage at that earlier time when all of them were cognitively normal. These subjects also made errors, such as spelling words wrongly or inappropriately capitalizing them, and they used telegraphic language, meaning language that has a simple grammatical structure and is missing subjects and words like “the,” “is” and “are.”

• word usage 詞彙使用情況
• subtle differences 細微差別
• artificial intelligence 人工智慧
• repetitive 重複的
• telegraphic language* 電報式語言
• simple grammatical structure 簡單的語法結構

研究人員利用一個人工智慧程序，檢查受試者的詞彙使用情況，尋找語言上的細微差別。他們鑒定出一組受試者，在早期所有人的認知能力都正常的情況下，他們的用詞重複情況更為嚴重。這些測試對象還會犯一些錯誤，比如拼寫錯誤或者大寫使用不當，而且會使用電報式語言——語法結構簡單，漏掉主語以及「the」、「is」和「are」這樣的詞。

*telegraphic language is speech during the two-word stage of language acquisition in children, which is laconic and efficient but lack of function words, tense and plural endings on nouns.

★★★★★★★★★★★★

The members of that group turned out to be the people who developed Alzheimer’s disease. The A.I. program predicted, with 75 percent accuracy, who would get Alzheimer’s disease, according to results published recently in The Lancet journal EClinicalMedicine. “We had no prior assumption that word usage would show anything,” said Ajay Royyuru, vice president of health care and life sciences research at IBM Thomas J. Watson Research Center in Yorktown Heights, N.Y., where the A.I. analysis was done.

• develop a disease 患上疾病
• with % accuracy 準確率達～％
• no prior assumption 沒有先想到、先假設到
• usage （詞語或語言的）用法
• A.I. analysis 人工智慧分析

這群人後來都患上了阿爾茨海默症。根據《柳葉刀》(The Lancet)子刊《臨床醫學》(EClinicalMedicine)最近發表的研究結果，該人工智慧能夠預測誰將患上阿爾茨海默症，準確率達75%。「我們之前沒有想到用詞情況還有這個用途，」紐約州約克敦高地的IBM托馬斯·沃森研究中心(IBM Thomas J. Watson Research Center)醫療保健和生命科學研究副總裁阿賈伊·羅伊尤魯(Ajay Royyuru)說。人工智慧分析就是在該中心進行的。

★★★★★★★★★★★★

文章來自《紐約時報》: https://nyti.ms/3pXsI5l

圖片來源: http://bit.ly/3qsX3sb

YT傳送門： https://youtu.be/0Yr4x8G7-Sw

前幾天指揮中心拿出一個表格比較各種疫苗之間的好壞，本意是想說AZ其實好棒棒所以大家不用擔心。但結果表格內容我看了一看之後發現結果MODERNA表現最差，每個不良反應比例都比AZ高，那你買五百萬劑還宣傳個半天幹嘛?

但我還是耐心解釋一下，這張表格做錯了，會導致民眾有錯誤的理解。

第一， 疫苗只要過了三期以後，真正致死的機率並不高，重點在於防護力好嗎?防護力低，副作用再低也沒有達到效果啊。不然喝符水好不好?沒甚麼防護力，但也沒有副作用啊?把這個副作用拿出來比較真的沒有意義啦~~~談戀愛有沒有可能被劈腿，難道你就不談戀愛嗎?

第二， 這裡列出來的表格其實是不良反應或是不良事件中的各種症狀的比例，表格做得好像有一半的人打了會有這些反應，這不是嚇死人?所謂的Adverse Event不良事件是在施用藥物產品的患者或臨床研究受試者中發生的任何不利的醫學事件，並且不一定與該治療有因果關係。因此，不良事件可以是與藥品的使用暫時相關的任何不利的和意外的跡象，症狀或疾病，無論是否與藥品有關。參加臨床試驗的患者的AE必須報告給研究發起人，必要時可以報告給當地倫理委員會。【來自維基百科】

第三， 三期實驗的狀況跟實際上臨床的狀況又不一樣啊~~~實驗歸實驗，現實世界的運作回報不良反應的機制有所不同，不是真的很嚴重到回診，其實醫師根本就不會知道，也就不會回報啊，所以要看實際接種的反應才比較準啊。

像是ADZ的這份資料是來自於WHO的三期實驗報告整理: AZD1222 vaccine against COVID-19 developed by Oxford University and Astra Zeneca: Background paper (draft)，有五十二頁大家可以自己去看看，但實驗的內容其實是去年的三期實驗了，不是實際注射之後的結果。

我推薦大家看的是美國的CDC所推出來的疫苗施打第一個月報告，二月十九日出版，熱燙燙非常新。First Month of COVID-19 Vaccine Safety Monitoring — United States, December 14, 2020–January 13, 2021。是他們實際施打疫苗一個月，一千三百萬劑之後的結果，實際上會有不良反應的比例非常低啊，大家不要自己嚇自己~~~

美國接種13794094劑，ADVERSE EVENT:總數6,994，占比0.000506，萬分之五點零六九。輕微不良反應的有6354，0.0004606，萬分之四點六零六，其中22.4%是頭痛，16.5%是疲倦，16.5%是暈眩。

嚴重不良反應的有640人。0.00004639，十萬分之四點六三九，其中回報的死亡案例有113件，其中有78件是在長照機構裡面的成員。

還給你原文夠不夠意思The most frequently reported adverse reactions were injection site tenderness (63.7%), injection site pain (54.2%), headache (52.6%), fatigue (53.1%), myalgia (44.0%), malaise (44.2%), pyrexia (includes feverishness (33.6%) and fever >38°C (7.9%)), chills (31.9%), arthralgia (26.4%) and nausea (21.9%). The incidence of subjects with at least one local or systemic solicited event after any vaccination was highest on day 1 following vaccination, decreasing to 4% and 13 %, respectively, by day 7. The most common systemic solicited AEs at day 7 were fatigue, headache and malaise.

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前幾天指揮中心拿出一個表格比較各種疫苗之間的好壞，本意是想說AZ其實好棒棒所以大家不用擔心。但結果表格內容我看了一看之後發現結果MODERNA表現最差，每個不良反應比例都比AZ高，那你買五百萬劑還宣傳個半天幹嘛?

但我還是耐心解釋一下，這張表格做錯了，會導致民眾有錯誤的理解。

第一， 疫苗只要過了三期以後，真正致死的機率並不高，重點在於防護力好嗎?防護力低，副作用再低也沒有達到效果啊。不然喝符水好不好?沒甚麼防護力，但也沒有副作用啊?把這個副作用拿出來比較真的沒有意義啦~~~談戀愛有沒有可能被劈腿，難道你就不談戀愛嗎?

第二， 這裡列出來的表格其實是不良反應或是不良事件中的各種症狀的比例，表格做得好像有一半的人打了會有這些反應，這不是嚇死人?所謂的Adverse Event不良事件是在施用藥物產品的患者或臨床研究受試者中發生的任何不利的醫學事件，並且不一定與該治療有因果關係。因此，不良事件可以是與藥品的使用暫時相關的任何不利的和意外的跡象，症狀或疾病，無論是否與藥品有關。參加臨床試驗的患者的AE必須報告給研究發起人，必要時可以報告給當地倫理委員會。【來自維基百科】

第三， 三期實驗的狀況跟實際上臨床的狀況又不一樣啊~~~實驗歸實驗，現實世界的運作回報不良反應的機制有所不同，不是真的很嚴重到回診，其實醫師根本就不會知道，也就不會回報啊，所以要看實際接種的反應才比較準啊。

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美國接種13794094劑，ADVERSE EVENT:總數6,994，占比0.000506，萬分之五點零六九。輕微不良反應的有6354，0.0004606，萬分之四點六零六，其中22.4%是頭痛，16.5%是疲倦，16.5%是暈眩。

嚴重不良反應的有640人。0.00004639，十萬分之四點六三九，其中回報的死亡案例有113件，其中有78件是在長照機構裡面的成員。

還給你原文夠不夠意思The most frequently reported adverse reactions were injection site tenderness (63.7%), injection site pain (54.2%), headache (52.6%), fatigue (53.1%), myalgia (44.0%), malaise (44.2%), pyrexia (includes feverishness (33.6%) and fever ＞38°C (7.9%)), chills (31.9%), arthralgia (26.4%) and nausea (21.9%). The incidence of subjects with at least one local or systemic solicited event after any vaccination was highest on day 1 following vaccination, decreasing to 4% and 13 %, respectively, by day 7. The most common systemic solicited AEs at day 7 were fatigue, headache and malaise.

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