<i>Uh</i> and <i>euh</i> signal novelty for monolinguals and bilinguals: evidence from children and adults
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that English monolingual children and adults can use speech disfluencies (e.g., uh) to predict that a speaker will name a novel object. To understand the origins of this ability, we tested 48 32-month-old children (monolingual English, monolingual French, bilingual English-French; Study 1) and 16 adults (bilingual English-French; Study 2). Our design leveraged the distinct realizations of English (uh) versus French (euh) disfluencies. In a preferential-looking paradigm, participants saw familiar-novel object pairs (e.g., doll-rel), labeled in either Fluent ("Look at the doll/rel!"), Disfluent Language-consistent ("Look at thee uh doll/rel!"), or Disfluent Language-inconsistent ("Look at thee euh doll/rel!") sentences. All participants looked more at the novel object when hearing disfluencies, irrespective of their phonetic realization. These results suggest that listeners from different language backgrounds harness disfluencies to comprehend day-to-day speech, possibly by attending to their lengthening as a signal of speaker uncertainty. Stimuli and data are available at .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».