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Enregistrement W1435447932 · doi:10.1017/cbo9781139342100.011

Contrasting Bilingual and Monolingual Idiom Processing

2015· book-chapter· en· W1435447932 sur OpenAlex
Debra Titone, Georgie Columbus, Veronica Whitford, Julie Mercier, Maya Libben

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComprehensionLinguisticsNeuroscience of multilingualismPsychologyControl (management)Similarity (geometry)Representation (politics)Computer scienceNatural language processingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, we survey what is currently known about bilingual idiom processing and present data from a study that investigates three questions about the comprehension of idioms in English-French bilinguals. First, do the linguistic factors that control monolingual idiom comprehension (e.g., familiarity, literal plausibility, semantic decomposability; Libben & Titone, 2008) similarly control bilingual comprehension? Second, does an idiom's cross-language similarity affect comprehension? Third, does native language status interact with idiom processing in these respects? To address these questions, we conducted a comprehension study where English-French bilinguals read English sentences that included idioms from a prior normative first-language study that were further coded for their similarity to idioms in French. We also manipulated whether the idiom-final word was presented in English (intact condition) or French (code-switched condition). The results suggest that bilinguals are sensitive to the same linguistic factors that control idiom processing for monolinguals (i.e., familiarity) and that previous work suggesting an increased role for semantic decomposability (Abel, 2003) may actually be due to cross-language overlap. The implications for bilingual lexical representation and processing are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle