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Enregistrement W2957070954 · doi:10.3389/fpsyg.2019.01733

Figuring Out How Verb-Particle Constructions Are Understood During L1 and L2 Reading

2019· article· en· W2957070954 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of New BrunswickMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFiguringPsychologyVerbLinguisticsReading (process)CommunicationCognitive psychologyPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper was to investigate first-language (L1) and second-language (L2) reading of verb particle constructions (VPCs) among English-French bilingual adults. VPCs, or phrasal verbs, are highly common collocations of a verb paired with a particle, such as eat up or chew out, that often convey a figurative meaning. VPCs vary in form (eat up the candy vs. eat the candy up) and in other factors, such as the semantic contribution of the constituent words to the overall meaning (semantic transparency) and form frequency. Much like classic forms of idioms, VPCs are difficult for L2 users. Here, we present two experiments that use eye-tracking to discover factors that influence the ease with which VPCs are processed by bilingual readers. In Experiment 1, we compared L1 reading of adjacent vs. split VPCs, and then explored whether the general pattern was driven by item-level factors. L1 readers did not generally find adjacent VPCs (eat up the candy) easier to process than split VPCs (eat the candy up); however, VPCs low in co-occurrence strength (i.e., low semantic transparency) and high in frequency were easiest to process in the adjacent form during first pass reading. In Experiment 2, we compared L2 reading of adjacent vs split VPCs, and then explored whether the general pattern varied with item-level or participant-level factors. L2 readers generally allotted more second pass reading time to split vs. adjacent forms, and there was some evidence that this pattern was greater for L2 English readers who had less English experience. In contrast with L1 reading, there was no influence of item differences on L2 reading behavior. These data suggest that L1 readers often have lexicalized VPC representations that are directly retrieved during comprehension, whereas L2 readers are more likely to compositionally process VPCs given their more general preference for adjacent particles, as demonstrated by longer second pass reading time for all split items.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle