Activation of L1 orthography in L2 word reading: Constraints from language and writing system
Notice bibliographique
Résumé
When reading in a second language, a reader’s first language may be involved. For word reading, the question is how and at what level: lexical, pre-lexical, or both. In three experiments, we employed an implicit reading task (color judgment) and an explicit reading task (word naming) to test whether a Chinese meaning equivalent character and its sub-character orthography are activated when first language (L1) Chinese speakers read second language (L2) English words. Because Chinese and English have different spoken and written forms, any cross language effects cannot arise from shared written and spoken forms. Importantly, the experiments provide a comparison with single language experiments within Chinese, which show cross-writing system activation when words are presented in alphabetic Pinyin, leading to activation of the corresponding character and also its sub-character (radical) components. In the present experiments, Chinese–English bilinguals first silently read or made a meaning judgment on an English word. Immediately following, they judged the color of a character (Experiments 1A and 1B) or named it (Experiment 2). Four conditions varied the relation between the character that is the meaning equivalent of the English word and the following character presented for naming or color judgment. The experiments provide evidence that the Chinese meaning equivalent character is activated during the reading of the L2 English. In contrast to the within-Chinese results, the activation of Chinese characters did not extend to the sub-character level. This pattern held for both implicit reading (color judgment) and explicit reading (naming) tasks, indicating that for unrelated languages with writing systems, L1 activation during L2 reading occurs for the specific orthographic L1 form (a single character), mediated by meaning. We conclude that differences in writing systems do not block cross-language co-activation, but that differences in languages limit co-activation to the lexical level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».