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Enregistrement W2583322683 · doi:10.1017/s136672891500067x

The time course of cross-language activation in deaf ASL–English bilinguals

2015· article· en· W2583322683 sur OpenAlexaff
Jill P. Morford, Corrine Occhino, Pilar Piñar, Erin Wilkinson, Judith F. Kroll

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésLinguisticsNeuroscience of multilingualismPsychologyAmerican Sign LanguageSign languageSecond languageTask (project management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is the time course of cross-language activation in deaf sign-print bilinguals? Prior studies demonstrating cross-language activation in deaf bilinguals used paradigms that would allow strategic or conscious translation. This study investigates whether cross-language activation can be eliminated by reducing the time available for lexical processing. Deaf ASL-English bilinguals and hearing English monolinguals viewed pairs of English words and judged their semantic similarity. Half of the stimuli had phonologically related translations in ASL, but participants saw only English words. We replicated prior findings of cross-language activation despite the introduction of a much faster rate of presentation. Further, the deaf bilinguals were as fast or faster than hearing monolinguals despite the fact that the task was in their second language. The results allow us to rule out the possibility that deaf ASL-English bilinguals only activate ASL phonological forms when given ample time for strategic or conscious translation across their two languages.

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)0,001
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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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