Notice bibliographique
Résumé
Interlocutor context affects proficient bilinguals’ spoken language processing. For instance, bilinguals in a visual-auditory lexical decision task are able to predict the context-appropriate language based on the visual cues of interlocutor context (e.g., Molnar et al., 2015). Because it has been also demonstrated that bilinguals, as compared to monolinguals, process talker-voice information more efficiently (Levi, 2017), in the current study we addressed the question whether bilinguals are able to predict context-appropriate language based on voice information alone. First, in a same-different task, English monolingual and bilingual participants were familiarized with the voices of 4 female speakers who either spoke English (shared language across the monolingual and bilingual participants) or Farsi (unknown to both monolingual and bilingual participants). Then, in a lexical decision task, the participants heard the same 4 voices again, but all of the voices spoke in English this time. We predicted that if the participants established a voice-language link in the first part of the task, then their response times should decrease when they hear an “English-voice” (as opposed to a “Farsi-voice”) uttering an English word in the lexical decision task. Accordingly, our preliminary results suggest that the bilinguals’ performance is facilitated by the established voice-language link.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».