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Enregistrement W2737822351 · doi:10.1111/cogs.12520

Abstraction and the (Misnamed) Language Familiarity Effect

2017· article· en· W2737822351 sur OpenAlexafffund
Elizabeth K. Johnson, Laurence Bruggeman, Anne Cutler

Notice bibliographique

RevueCognitive Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMacquarie University
Mots-clésAbstractionComputer sciencePsychologyLinguisticsNatural language processingCognitive psychologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Talkers are recognized more accurately if they are speaking the listeners' native language rather than an unfamiliar language. This "language familiarity effect" has been shown not to depend upon comprehension and must instead involve language sound patterns. We further examine the level of sound-pattern processing involved, by comparing talker recognition in foreign languages versus two varieties of English, by (a) English speakers of one variety, (b) English speakers of the other variety, and (c) non-native listeners (more familiar with one of the varieties). All listener groups performed better with native than foreign speech, but no effect of language variety appeared: Native listeners discriminated talkers equally well in each, with the native variety never outdoing the other variety, and non-native listeners discriminated talkers equally poorly in each, irrespective of the variety's familiarity. The results suggest that this talker recognition effect rests not on simple familiarity, but on an abstract level of phonological processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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