Self-Repair and Language Selection in Bilingual Speech Processing
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.
Notice bibliographique
Résumé
In psycholinguistic research the exact level of language selection in bilingual lexical access is still controversial and current models of bilingual speech production offer conflicting statements about the mechanisms and location of language selection. This paper aims to provide a corpus analysis of self-repair mechanisms in code-switching contexts of highly fluent bilingual speakers in order to gain further insights into bilingual speech production. The present paper follows the assumptions of the Selection by Proficiency model, which claims that language proficiency and lexical robustness determine the mechanism and level of language selection. In accordance with this hypothesis, highly fluent bilinguals select languages at a prelexical level, which should influence the occurrence of self-repairs in bilingual speech. A corpus of natural speech data of highly fluent and balanced bilingual French-English speakers of the Canadian French variety Franco-Manitoban serves as the basis for a detailed analysis of different self-repair mechanisms in code-switching environments. Although the speech data contain a large amount of code-switching, results reveal that only a few speech errors and self-repairs occur in direct code-switching environments. A detailed analysis of the respective starting point of code-switching and the different repair mechanisms supports the hypothesis that highly proficient bilinguals do not select languages at the lexical level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle