Executive control modulates cross-language lexical activation during L2 reading: Evidence from eye movements.
Notice bibliographique
Résumé
Models of bilingual reading such as Bilingual Interactive Activation Plus (Dijkstra & van Heuven, 2002) do not predict a central role for domain-general executive control during bilingual reading, in contrast with bilingual models from other domains, such as production (e.g., the Inhibitory Control Model; Green, 1998). We thus investigated whether individual differences among bilinguals in domain-general executive control modulate cross-language activation during L2 sentence reading, over and above other factors such as L2 proficiency. Fifty French-English bilinguals read L2-English sentences while their eye movements were recorded, and they subsequently completed a battery of executive control and L2 proficiency tasks. High- and low-constraint sentences contained interlingual homographs (chat = "casual conversation" in English, "a cat" in French), cognates (piano in English and French), or L2-specific control words. The results showed that greater executive control among bilinguals but not L2 proficiency reduced cross-language activation in terms of interlingual homograph interference. In contrast, increased L2 proficiency but not executive control reduced cross-language activation in terms of cognate facilitation. These results suggest that models of bilingual reading must incorporate mechanisms by which domain-general executive control can alter the earliest stages of bilingual lexical activation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».