The Structural Effects of Modality on the Rise of Symbolic Language: A Rebuttal of Evolutionary Accounts and a Laboratory Demonstration
Notice bibliographique
Résumé
Why does symbolic communication in humans develop primarily in an oral medium, and how do theories of language origin explain this? Non-human primates, despite their ability to learn and use symbolic signs, do not develop symbols as in oral language. This partly owes to the lack of a direct cortico-motoneuron control of vocalizations in these species compared to humans. Yet such modality-related factors that can impinge on the rise of symbolic language are interpreted differently in two types of evolutionary storylines. (1) Some theories posit that symbolic language originated in a gestural modality, as in "sign languages." However, this overlooks work on emerging sign and spoken languages showing that gestures and speech shape signs differently. (2) In modality-dependent theories, some emphasize the role of iconic sounds, though these lack the efficiency of arbitrary symbols. Other theorists suggest that ontogenesis serves to identify human-specific mechanisms underlying an evolutionary shift from pitch varying to orally modulated vocalizations (babble). This shift creates numerous oral features that can support efficient symbolic associations. We illustrate this principle using a sound-picture association task with 40 learners who hear words in an unfamiliar language (Mandarin) with and without a filtering of oral features. Symbolic associations arise more rapidly and accurately for sounds containing oral features compared to sounds bearing only pitch features, an effect also reported in experiments with infants. The results imply that, beyond a competence to learn and use symbols, the rise of symbolic language rests on the types of signs that a modality of expression affords.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».