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Enregistrement W2981899147 · doi:10.1093/acrefore/9780199384655.013.597

Psycholinguistic Approaches to Morphology: Production

2019· reference-entry· en· W2981899147 sur OpenAlexaff
Benjamin V. Tucker

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Linguistics · 2019
Typereference-entry
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeech productionProduction (economics)Computer scienceMerge (version control)PsycholinguisticsLinguisticsCognitionPsychologySpeech recognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Speech production is an important aspect of linguistic competence. An attempt to understand linguistic morphology without speech production would be incomplete. A central research question develops from this perspective: what is the role of morphology in speech production. Speech production researchers collect many different types of data and much of that data has informed how linguists and psycholinguists characterize the role of linguistic morphology in speech production. Models of speech production play an important role in the investigation of linguistic morphology. These models provide a framework, which allows researchers to explore the role of morphology in speech production. However, models of speech production generally focus on different aspects of the production process. These models are split between phonetic models (which attempt to understand how the brain creates motor commands for uttering and articulating speech) and psycholinguistic models (which attempt to understand the cognitive processes and representation of the production process). Models that merge these two model types, phonetic and psycholinguistic models, have the potential to allow researchers the possibility to make specific predictions about the effects of morphology on speech production. Many studies have explored models of speech production, but the investigation of the role of morphology and how morphological properties may be represented in merged speech production models is limited.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,115 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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