Stress in Context: Morpho-Syntactic Properties Affect Lexical Stress Assignment in Reading Aloud
Notice bibliographique
Résumé
Recent findings from English and Russian have shown that grammatical category plays a key role in stress assignment. In these languages, some grammatical categories have a typical stress pattern and this information is used by readers. However, whether readers are sensitive to smaller distributional differences and other morpho-syntactic properties (e.g., gender, number, person) remains unclear. We addressed this issue in word and non-word reading in Italian, a language in which: (1) nouns and verbs differ in the proportion of words with a dominant stress pattern; (2) information specified by words sharing morpho-syntactic properties may contrast with other sources of information, such as stress neighborhood. Both aspects were addressed in two experiments in which context words were used to induce the desired morpho-syntactic properties. Experiment 1 showed that the relatively different proportions of stress patterns between grammatical categories do not affect stress processing in word reading. In contrast, Experiment 2 showed that information specified by words sharing morpho-syntactic properties outweighs stress neighborhood in non-word reading. Thus, while general information specified by grammatical categories may not be used by Italian readers, stress neighbors with morpho-syntactic properties congruent with those of the target stimulus have a primary role in stress assignment. These results underscore the importance of expanding investigations of stress assignment beyond single words, as current models of single-word reading seem unable to account for our results.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».