The Processing of Interlexical Homographs in Translation Recognition and Lexical Decision: Support for Non-Selective Access to Bilingual Memory
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».