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Enregistrement W2091681261 · doi:10.1017/s1366728913000205

Reading Russian–English homographs in sentence contexts: Evidence from ERPs

2013· article· en· W2091681261 sur OpenAlexaff
Olessia Jouravlev, Debra Jared

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsN400Context (archaeology)PsychologySentenceReading (process)Meaning (existential)CognitionEvent-related potentialHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study investigated whether Russian–English bilinguals activate knowledge of Russian when reading English sentences. Russian and English share only a few letters, but there are some interlingual homographs (e.g., POT, which means “mouth” in Russian). Critical sentences were written such that the Russian meaning of the homographs fit the context. Sentences presented to participants contained either the English translation of the Russian meaning of a homograph, an interlingual homograph, or a control word (e.g., TO SEE TOM'S THROAT, THE DOCTOR ASKED TOM TO OPEN HIS MOUTH / POT / NET WIDELY ). Bilinguals showed a reduction in the N400 component of the event-related potential (ERP) signal for interlingual homographs compared to control words, whereas the N400 of monolingual English speakers was of a similar magnitude in the two conditions. The finding provides evidence that bilinguals automatically activate representations in both of their languages when reading in one language, even when the combination of a language-specific script and the preceding language context indicates that the other language is not relevant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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