Cross-language associative priming is influenced by language proficiency and executive control.
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the impact of language proficiency and executive control (EC) ability on cross-language semantic activation using an English semantic priming lexical-decision task. Primes were either English-French homographs (i.e., words that share spelling but not meaning, e.g., pain means "bread" in French; related trial) or matched control words (e.g., pale; unrelated trial). Type of Priming was either translation (e.g., pain-BREAD) or cross-language associative (e.g., pain-BUTTER). A living/nonliving judgment task and a colour Stroop task measured individual differences in language proficiency and EC, respectively. Reaction time (RT) data from 58 bilingual young adults were analysed using linear mixed-effects modelling. Experimental variables (Type of Priming, relatedness), and individual-differences variables (English language proficiency, EC ability) served as fixed variables. Unlike previous studies on cross-language semantic activation, the current study included EC ability as an individual difference variable and found that it interacted with language proficiency to impact associative priming performance. Linear mixed-effects models for associative priming revealed that participants with slow English access exhibited increased positive priming from homographs, whereas individuals with fast lexical access experienced negative priming. Furthermore, these effects were exaggerated for individuals with poor EC. No effects of individual difference variables were observed on translation priming. These results suggest that theories of bilingual word recognition need to incorporate individual difference variables beyond language proficiency. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».