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Enregistrement W3007076955 · doi:10.1017/s1366728920000115

L2 exposure modulates the scope of planning during first and second language production

2020· article· en· W3007076955 sur OpenAlexaff
Annie C. Gilbert, Maxime Cousineau‐Pérusse, Debra Titone

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhraseScope (computer science)Phrase structure rulesFunction (biology)LinguisticsProduction (economics)Speech productionComputer scienceNatural (archaeology)PsychologyVariable (mathematics)Natural language processingArtificial intelligenceSpeech recognitionMathematicsGeographyBiologyGenerative grammarEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The psycholinguistic literature suggests that the length of a to-be-spoken phrase impacts the scope of speech planning, as reflected by different patterns of speech onset latencies. However, it is unclear whether such findings extend to first and second language (L1, L2) speech planning. Here, the same bilingual adults produced multi-phrase numerical equations (i.e., with natural break points) and single-phrase numbers (without natural break points) in their L1 and L2. For single-phrase utterances, both L1 and L2 were affected by L2 exposure. For multi-phrase utterances, L1 scope of planning was similar to what has been previously reported for monolinguals; however, L2 scope of planning exhibited variable patterns as a function of individual differences in L2 exposure. Thus, the scope of planning among bilinguals varies as a function of the complexity of their utterances: specifically, by whether people are speaking in their L1 or L2, and bilingual language experience.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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