Bilingual lexical access in context: Evidence from eye movements during reading.
Notice bibliographique
Résumé
Current models of bilingualism (e.g., BIA+) posit that lexical access during reading is not language selective. However, much of this research is based on the comprehension of words in isolation. The authors investigated whether nonselective access occurs for words embedded in biased sentence contexts (e.g., A. I. Schwartz & J. F. Kroll, 2006). Eye movements were recorded as French-English bilinguals read English sentences containing cognates (e.g., piano), interlingual homographs (e.g., coin, meaning corner in French), or matched control words. Sentences provided a low or high semantic constraint for target-language meanings. Both early-stage comprehension measures (e.g., first fixation duration, gaze duration, and skipping) and late-stage comprehension measures (e.g., go-past time and total reading time) showed significant cognate facilitation and interlingual homograph interference for low-constraint sentences. For high-constraint sentences, however, only early-stage comprehension measures were consistent with nonselective access. There was no evidence of cognate facilitation or interlingual homograph interference for late-stage comprehension measures. Thus, nonselective bilingual lexical access at early stages of comprehension is rapidly resolved in semantically biased contexts at later stages of comprehension.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».