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Enregistrement W3013423565 · doi:10.1121/10.0000887

Is prosodic information alone sufficient for guiding early grammatical acquisition?

2020· article· en· W3013423565 sur OpenAlexafffund
Sarah Massicotte-Laforge, Rushen Shi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDeterminerNounLinguisticsVerbProsodyCategorizationAdjectiveNoun phrasePsychologyAgreementGrammatical categoryGerundComputer scienceNatural language processingArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An infant perceptual experiment investigated the role of prosody. All-nonsense-word sentences (e.g., Guin felli crale vur ti gosine), each in structure 1 ([[Determiner + Adjective + Noun] [Verb + Determiner + Noun]]) and structure 2 ([[Determiner + Noun] [Verb + Preposition + Determiner + Noun]]), were recorded (by mimicking real-word French sentences) with disambiguating prosodic groupings matching the two major constituents. French-learning 20- and 24-month-olds were familiarized with either structure 1 or structure 2. All infants were tested with noun-use trials (e.g., Le crale "the crale-Noun") versus verb-use trials (Tu crales "You crale-Verb"). Structure-2-familiarized infants, but not structure-1-familiarized infants, discriminated the test trials, demonstrating that prosody alone guides verb categorization. Noun categorization requires determiners, as shown in earlier work [S. Massicotte-Laforge and R. Shi, J. Acoust. Soc. Am. 138(4), EL441-EL446 (2015)].

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,308

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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