Can Language Affect Our Cognition? The Case of Grammatical and Conceptual Gender
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the effect of grammatical gender on object categorization. To this end, two experiments were designed. In the first experiment, German and Arabic native speakers’ perceptions of similarity between objects and people were compared via picture matching tasks in which the participants were asked to match a series of people’s pictures to pictures of a series of inanimate objects along with body parts. The pictures chosen were of opposite grammatical gender in German and Arabic (none of the chosen pictures was neuter in German).The results indicated that there was a significant difference between both groups’ choice pattern, i.e., each group had a tendency to match the pictures based on their mother tongues’ grammatical gender. Further, to investigate the effects of grammatical gender on concepts of objects in bilingual speakers of two languages that assign opposite gender to the same object, the second experiment was implemented. In experiment two, similar to experiment one, picture matching tasks were carried out by Spanish native speakers and Persian-Spanish bilinguals as experimental groups and Persian native speakers as control group. The results revealed that there was a significant difference between Spanish native speakers and Persian native speakers’ performances. However, the inferential analysis did not show any significant difference between Persian-Spanish bilinguals’ performance with those of the other two groups. The overall findings showed that mother tongue significantly affects the cognition of the speakers while second language does not have such salience in affecting the cognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».