Individuals and non-individuals in cognition and semantics: The mass/count distinction and quantity representation
Notice bibliographique
Résumé
Language is a sub-component of human cognition. One important, though often unattained goal for both cognitive scientists and linguists is to explicate how the meanings of words and sentences relate to the more general, non-linguistic, cognitive systems that are used to evaluate whether sentences are true or false. In the present paper, we explore one such relationship: an interface between the linguistic structures referring to individuals and non-individuals (specifically, count-nouns like ‘cows’ and mass-nouns like ‘beef’) and the non-linguistic cognitive systems that quantify and compare number and area. While humans may be flexible in how they use language across contexts, in two experiments using standard psychophysical testing we find that participants evaluate a count-noun sentence via numerical representations and evaluate a corresponding mass-noun sentence via non-numerical representations; consistent with a principled interface between language and cognition for evaluating these terms. This was the case even when the visual display was held constant across conditions and only the noun type was varied, further suggesting an important difference in how area and number, as well as count and mass nouns, are represented. These findings speak to issues concerning the semantics-cognition interface, the mass-count distinction, and the psychophysics of quantity representation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».