Rudimentary phrasal parsing in preverbal French-learning infants
Notice bibliographique
Résumé
The present study examines the initial parsing of noun phrases in infants. Participants were 8-month-old Quebec-French-learning infants. During Familiarization, infants heard two types of trials, one presenting a noun phrase sliced from a sentence (NP trial) and the other presenting the same word sequence (as in the NP trial) but sliced from another sentence in which these words were a part of a noun phrase and a part of a verb phrase, i.e., a non-unit trial. During Test, infants heard the original sentence containing the sliced NP and that containing the sliced non-unit. Two pairs of noun phrases and non-units were used in the experiment across two groups of infants. We predicted that if infants encoded the sliced stimuli in the NP trial as more coherent than those in the non-unit trial during Familiarization, they should listen longer to the sentences containing the NPs than those containing the same words but constituting non-units. Preliminary results show that infants listened significantly longer to the sentences containing the sliced noun phrases, even though the NP trial and non-unit trial during Familiarization involved exactly the same words. This finding suggests that salient prosodic markings enable French-learning infants to parse noun phrases from sentences.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».