Does phonological overlap of cognate words modulate cognate acquisition and processing in developing and skilled readers?
Notice bibliographique
Résumé
Very few studies exist on the role of cross-language similarities in cognate word acquisition. Here we sought to explore, for the first time, the interplay of orthography (O) and phonology (P) during the early stages of cognate word acquisition, looking at children and adults with the same level of foreign language proficiency and by using two variants of the word-association learning paradigm (auditory learning method vs. auditory + written method). Eighty participants (40 children and 40 adults, native speakers of European Portuguese [EP]), learned a set of EP-Catalan cognate words and noncognate words. Among the cognate words, the degree of orthographic and phonological similarity was manipulated. Half of the children and adult participants learned the new words via an L2 auditory and written-L1 word association method, while the other half learned the same words only through an L2 auditory-L1 word association method. Both groups were tested in an auditory recognition task and a go/no-go lexical decision task. Results revealed a disadvantage for children in comparison to adults, which was reduced in the auditory learning method. Furthermore, there was an advantage for cognates relative to noncognates regardless of the age of participants. Importantly, there were modulations in cognate word processing as a function of the degree of O and P overlap that were restricted to children. The findings are discussed in light of the most relevant bilingual models of word recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».