Morpho-phonological regularities influence the dynamics of real-time word recognition: Evidence from artificial language learning
Notice bibliographique
Résumé
Phonological alternations are attested in many of the world’s languages. In production, these robustly generalize to new words and contexts, suggesting that talkers and listeners of a language have internalized them in some form. However, it is unclear whether listeners’ knowledge of phonological alternations is used during real-time spoken word recognition. The present study asks whether listeners use knowledge of phonological alternations to modulate activation of competitor forms during real-time word recognition. In two experiments, listeners learned an artificial language with phonological alternations. We then used eye-tracking in the visual world paradigm to assess real-time spoken word recognition. We examined fixations to competitors that would be a match to the input because of the learned phonological alternation. Results showed that listeners do use phonological alternations in real time. Given a [t] ~ [d] alternation and an auditory stimulus with a surface [d], listeners fixated the [t]-competitor more than one that could not alternate with [d]. They were even able to generalize this to words that had not been learned in their alternated form. However, not all alternations showed the same pattern; listeners did not use a [d] ~ [z] alternation in the same way. Implications for various models of word recognition are discussed.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».