Language Universals and Misidentification: A Two-way Street
Notice bibliographique
Résumé
Certain ill-formed phonological structures are systematically under-represented across languages and misidentified by human listeners. It is currently unclear whether this results from grammatical phonological knowledge that actively recodes ill-formed structures, or from difficulty with their phonetic encoding. To examine this question, we gauge the effect of two types of tasks on the identification of onset clusters that are unattested in an individual's language. One type calls attention to global phonological structure by eliciting a syllable count (e.g., does medifinclude one syllable or two?). A second set of tasks promotes attention to local phonetic detail by requiring the detection of specific segments (e.g., does medifinclude an e?). Results from five experiments show that, when participants attend to global phonological structure, ill-formed onsets are misidentified (e.g., mdif-->medif) relative to better-formed ones (e.g., mlif). In contrast, when people attend to local phonetic detail, they identify ill-formed onsets as well as better-formed ones, and they are highly sensitive to non-distinctive phonetic cues. These findings suggest that misidentifications reflect active recoding based on broad phonological knowledge, rather than passive failures to extract acoustic surface forms. Although the perceptual interface could shape such knowledge, the relationship between language and misidentification is a two-way street.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».