An investigation of idiom processing advantage using translated familiar idioms.
Notice bibliographique
Résumé
The facilitatory effect shown in native speakers processing idiomatic phrases compared to matched novel phrases may be explained by a dual route model. This postulates that all phrases are processed literally at first, and if a phrase was recognized as familiar during processing, it would then be processed by a faster retrieval-route; if the phrase was not perceived as familiar, it would continue to be processed literally by the slower computation-route. The goals of the current project were to test the dual route model and to decipher the underlying mechanism in retrieval-route activation. English idioms and translated Chinese idioms were presented to both native English speakers and Chinese-English bilinguals in a random order. Participants listened to the idiom up until the last word (e.g., "draw a snake and add"), then saw either the idiom ending (e.g., "feet") or the matched control ending (e.g., "hair"); to which they made lexical decision and reaction times were recorded. We examined the priming effect for idioms compared to controls across the two language groups. The results showed that the two groups processed idioms of different origins differently. Native English speakers' faster responses to English idioms than controls supported a dual route model; however, both native English and bilingual speakers' faster responses to Chinese idioms than controls called for a less straightforward interpretation. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».