MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2115829736 · doi:10.1080/713755891

The Processing of Interlexical Homographs in Translation Recognition and Lexical Decision: Support for Non-Selective Access to Bilingual Memory

2000· article· en· W2115829736 sur OpenAlexaff
Annette M.B. de Groot, Philip Delmaar, Stephen J. Lupker

Notice bibliographique

RevueThe Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexical decision taskCategorizationTask (project management)Lexical accessComputer scienceNatural language processingPsychologySpeech recognitionLinguisticsCognitionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In three experiments we looked at the processing of interlexical homographs by Dutch-English bilinguals. In Experiment 1 we employed the translation recognition task, a task that forces the participants to activate both language systems simultaneously. In this task the processing of interlexical homographs was inhibited substantially compared to the processing of matched control words, especially when the homograph reading to be selected was the less frequent of the homograph's two readings. In Experiments 2 and 3 we used the lexical decision task: In one condition we asked the participants to categorize letter strings as words or nonwords in Dutch; in a second condition we asked them to do so in English. The makeup of the stimulus set in Experiment 2 permitted the participants to ignore the instructions and to instantiate the task in a language-neutral form--that is, to categorize the letter strings as words in either Dutch or English. Under these circumstances a small, frequency-dependent inhibitory effect for homographs was obtained, but only in condition Dutch. In Experiment 3 the participants were forced in a language-specific processing mode by the inclusion of "nonwords" that were in fact words in the non-target language. Large frequency-dependent inhibitory effects for homographs were now obtained in both language conditions. The combined results are interpreted as support for the view that bilingual lexical access is non-selective.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations290
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Quarterly Journal of Experimental Psychology Section AMême sujetReading and Literacy DevelopmentTravaux en français237 207