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Enregistrement W2030598027 · doi:10.1075/lab.1.4.02sch

Inhibitory control processes and lexical access in trilingual speech production

2011· article· en· W2030598027 sur OpenAlexaff
John W. Schwieter, Gretchen Sunderman

Notice bibliographique

RevueLinguistic Approaches to Bilingualism · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Computer scienceInhibitory controlLexical accessNatural language processingArtificial intelligenceSpeech recognitionLinguisticsPsychologyCognitionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tests whether or not trilingual language learners rely on inhibitory control (IC) when accessing words during speech production. In particular, it investigates the extent to which second language (L2) and third language (L3) lexical robustness modulates such reliance. English language learners of French and Spanish participated in a picture-naming task containing language switches in all three of their languages. Analyses were conducted on the switching performance of the three languages followed by an exploration of how these effects were modulated by L2 and L3 lexical robustness. The results support reliance on IC for all three languages. Furthermore, the strength of L2 lexical robustness affected performance in all languages whereas the strength of L3 lexical robustness only affected L3 performance. The results suggest that in the context of having to switch between three languages within a single experiment, trilingual speakers rely on IC.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,042 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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