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Enregistrement W2510669438 · doi:10.1075/sll.19.1.03wil

Finding frequency effects in the usage of NOT collocations in American Sign Language

2016· article· en· W2510669438 sur OpenAlexaff
Erin Wilkinson

Notice bibliographique

RevueSign Language & Linguistics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChunking (psychology)LinguisticsMorphemeGrammaticalizationIconicityNegationComputer scienceSign (mathematics)Sign languageAmerican Sign LanguageModality (human–computer interaction)Spoken languageNatural language processingArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores whether American Sign Language (ASL) users exhibit frequency effects on two-sign combinations as observed in spoken languages. Studies on spoken languages have demonstrated that frequency of usage influences the emergence of grammatical constructions; however, there has been less investigation of this question for signed languages. To examine frequency effects in ASL, this study analyzes patterns of a grammatical manual negation morpheme glossed as NOT produced sequentially with other signs. Findings reveal that NOT is produced with specific signs, demonstrating that the grammaticalization of NOT increases as frequency does in ASL collocations. The analysis shows that a few signs are highly phonologically fused with the negation marker, providing emerging evidence that these collocations have experienced chunking , as they are schematic, fused constituent structures in ASL. Given frequency effects found in the study, chunking appears to be a domain-general cognitive processing mechanism independent of modality effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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