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Enregistrement W2804676276 · doi:10.1017/s1366728918000111

Bilingual lexical access: A dynamic operation modulated by word-status and individual differences in inhibitory control

2018· article· en· W2804676276 sur OpenAlexafffund
Aruna Sudarshan, Shari R. Baum

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesCentre for Research on Brain, Language and MusicMcGill University
Mots-clésCognateLexical decision taskPsychologyLinguisticsLexical accessInhibitory controlTask (project management)Selection (genetic algorithm)Neuroscience of multilingualismControl (management)Word (group theory)Cognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A question central to bilingualism research is whether representations from the contextually inappropriate language compete for lexical selection during language production. It has been argued recently that the extent of interference from the non-target language may be contingent on a host of factors. In two studies, we investigated whether factors such as word-type and individual differences in inhibitory control capacities influence lexical selection via a cross-modal picture-word interference task and a non-linguistic Simon task. Highly proficient French–English bilinguals named non-cognate and cognate target pictures in L2 (English) while ignoring auditory distractors in L1 (French) and L2. Taken together, our results demonstrated that lexical representations from L1 are active and compete for selection when naming in L2, even in highly proficient bilinguals. However, the extent of cross-language activation was modulated by both word-type and individual differences in inhibitory control capacities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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