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Enregistrement W2563546967 · doi:10.1075/ml.11.3.03tuc

Why we need to investigate casual speech to truly understand language production, processing and the mental lexicon

2016· article· en· W2563546967 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Mental Lexicon · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasualLexiconStyle (visual arts)Computer scienceIndirect speechSpeech productionLinguisticsPerspective (graphical)Context (archaeology)Mental lexiconMotor theory of speech perceptionPsychologySpeech recognitionNatural language processingSpeech perceptionArtificial intelligenceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of studies addressing psycholinguistic questions focus on speech produced and processed in a careful, laboratory speech style. This ‘careful’ speech is very different from the speech that listeners encounter in casual conversations. This article argues that research on casual speech is necessary to show the validity of conclusions based on careful speech. Moreover, research on casual speech produces new insights and questions on the processes underlying communication and on the mental lexicon that cannot be revealed by research using careful speech. This article first places research on casual speech in its historic perspective. It then provides many examples of how casual speech differs from careful speech and shows that these differences may have important implications for psycholinguistic theories. Subsequently, the article discusses the challenges that research on casual speech faces, which stem from the high variability of this speech style, its necessary casual context, and that casual speech is connected speech. We also present opportunities for research on casual speech, mostly in the form of new experimental methods that facilitate research on connected speech. However, real progress can only be made if these new methods are combined with advanced (still to be developed) statistical techniques.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,240 · 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