Who are you talking to? The role of addressee identity in utterance comprehension
Notice bibliographique
Résumé
Experimental evidence suggests that speaker and addressee quickly adapt to each other from the earliest moments of sentence processing, and that interlocutor-related information is rapidly integrated with other sources of nonpragmatic information (e.g., semantic, morphosyntactic, etc.). These findings have been taken as support for one-step models of sentence comprehension. The results from the present event-related potential study challenge this theoretical framework providing a case where discourse level information is integrated only at a late stage of processing, when morphosyntactic analysis has been already initiated. We considered the case of Basque allocutive agreement, where information about addressee gender is encoded in verbal inflection. Two different types of Basque grammatical violations were presented together with the corresponding control conditions: one could be detected based on a morphosyntactic mismatch (person agreement violation), while the other could be detected only if the addressee's gender was considered (allocutive violation). Morphosyntactic violations elicited greater N400 effects followed by P600 effects, while allocutive violations elicited only P600 effects. These results provide new constraints to one-step accounts as they represent a case where speakers do not immediately adjust to the addressee's perspective. We propose that the relevance of discourse-level information might be a crucial variable to reconcile the dichotomy between one- and two-step models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».