Cyclic movement primitives underlying two-handed alternating signs in signed language
Notice bibliographique
Résumé
Biomechanical constraints have been described as underlying patterns in speech production: e.g., cyclic neural central pattern generators (CPGs) in the jaw that evolved for chewing have been claimed to affect syllabic patterns [MacNeilage 1998, Behav. Brain Sci. 21: 4] and cyclic patterns in tongue tip movement may span sequences of segments [Derrick & al. 2015, JASA-EL 137:3]. Similarly, we propose that otherwise unexplained universal aspects of sign languages may result from a preference for repeated alternating arm movements developed in human ancestors for quadrupedal locomotion. For example, in ASL-LEX corpus of 1000 ASL signs, 159 are balanced (not including signs without movement or articulated in the transverse plane, which has alternative properties we will address in the talk). Of those, 60% are alternating, and the alternating group had fewer iconic signs (30.5% vs 41%) and more repeated signs (61% vs 30%) than symmetrical signs. While both groups had a large proportion of signs realized on coronal plane, which makes them more visible in face-to-face communication (33% for alternating vs 52% for symmetrical), the former have more signs in midsagittal and coronal/transverse planes (63% vs 44%), as predicted. Supporting data from additional sign languages will be presented.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».