Embodiment in Metaphor and (Not?) in Bilingual Language
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we look at the role that sensory motor activation plays in the understanding of figurative and bilingual language. The chapter is divided into three basic parts. First we examine what is known about the evolution of human language, with reference to figurative and bilingual language activities, emphasizing the emerging conceptualization that sensory-motor brain areas have played a vital role. In the next section we examine how this emerging conceptualization that language might be embodied has been translated into our understanding of online comprehension tasks in general and, increasingly, in grounding our understanding of figurative language. The last section examines how the notion of embodied cognition has been viewed in our understanding of bilingual language, noting the near absence of a relevant literature. We conclude by indicating some aspects of the archival bilingual processing literature that could benefit from taking an embodied perspective. Keywords: bilingual embodiment, embodied cognition, figurative language, language evolution, metaphor processing The classic approach in both the study of bilingualism and of figurative language has taken an amodal computational perspective. From this perspective, these models have been based on the assumption that the basic representational aspects of language are tied to symbols, which themselves are not tied to direct experience with the environments in which they have developed and in which they are expressed. In contrast, starting about a decade or so ago, an alternative approach has emerged in which language comprehension is directly and inextricably tied to a relationship between bodily experiences and language.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».