Language familiarity mediates identification of bilingual talkers across languages
Notice bibliographique
Résumé
Many studies show that listeners are more accurate at identifying talkers in their native language than in an unfamiliar language; yet, little is known about the nature of this language familiarity effect in bilingual speech. Here, we investigate the links between language and talker processing further by assessing listeners’ ability to identify bilingual talkers across languages. Two groups were recruited: English monolinguals and English-French bilinguals. Participants learned to identify bilinguals speaking in only one language (English); they were then tested on their ability to identify the same talkers speaking in the trained language (same language context: English) and in their other language (different language context: French). Both monolinguals and bilinguals showed above chance performance in identifying talkers in both language contexts at test, confirming that there is sufficient information in bilingual speech to generalize across languages. Moreover, the results showed a language context effect that was facilitated by language familiarity: monolinguals showed a substantial decrease in performance between the same and different language contexts, whereas the bilinguals—who understood both languages at test—showed only a slight decrease in performance between the two language contexts. These results indicate that language familiarity affects talker encoding and retrieval, even for bilingual speech.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».