MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090017400 · doi:10.1177/0267658313503467

Bilingual word recognition in deaf and hearing signers: Effects of proficiency and language dominance on cross-language activation

2014· article· en· W2090017400 sur OpenAlexaff
Jill P. Morford, Judith F. Kroll, Pilar Piñar, Erin Wilkinson

Notice bibliographique

RevueSecond language Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentOffice of International Science and EngineeringNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésAmerican Sign LanguagePsychologyLinguisticsNeuroscience of multilingualismWord recognitionSign languageReading (process)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence demonstrates that American Sign Language signs are active during print word recognition in deaf bilinguals who are highly proficient in both ASL and English. In the present study, we investigate whether signs are active during print word recognition in two groups of unbalanced bilinguals: deaf ASL-dominant and hearing English-dominant bilinguals. Participants judged the semantic relatedness of word pairs in English. Critically, a subset of both the semantically related and unrelated English word pairs had phonologically related translations in ASL, but participants were never shown any ASL signs during the experiment. Deaf ASL-dominant bilinguals (Experiment 1) were faster when semantically related English word pairs had similar form translations in ASL, but slower when semantically unrelated words had similar form translations in ASL, indicating that ASL signs are engaged during English print word recognition in these ASL-dominant signers. Hearing English-dominant bilinguals (Experiment 2) were also slower to respond to semantically unrelated English word pairs with similar form translations in ASL, but no facilitation effects were observed in this population. The results provide evidence that the interactive nature of lexical processing in bilinguals is impervious to language modality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations115
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSecond language ResearchMême sujetHearing Impairment and CommunicationTravaux en français237 207