Cross-script L2-L1 noncognate translation priming in lexical decision depends on L2 proficiency: Evidence from Japanese–English bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
Previous research with unbalanced, different-script bilinguals has typically produced null L2-L1 noncognate masked translation priming effects in lexical decision tasks (LDT). Two novel models of the bilingual mental lexicon have emerged to account for these null results: the episodic L2 hypothesis and the Sense model. In contrast, the BIA+ model predicts significant priming whenever bilinguals are sufficiently proficient in L2. Using Japanese–English bilinguals, the role of L2 proficiency in L2-L1 noncognate translation priming in an LDT was examined. In Experiments 1 and 2, significant priming effects were observed for highly proficient bilinguals. In contrast, in Experiment 3, less-proficient bilinguals produced a null priming effect. This pattern demonstrates that L2-L1 priming effects do arise in an LDT and those effects are modulated by L2 proficiency, consistent with the BIA+ model's expectations. The pattern can be also explained by the episodic L2 hypothesis, provided that certain modifications are made to its assumptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».