Context Breeds False Memories for Indeterminate Sentences
Notice bibliographique
Résumé
What are the roles of semantic and pragmatic processes in the interpretation of sentences in context? And how do we attain such interpretations when sentences are deemed indeterminate? Consider a sentence such as “Lisa began the book” which does not overtly express the activity that Lisa began doing with the book. Although it is believed that individuals compute a specified event to enrich the sentential representation – yielding, e.g., “began [reading] the book” – there is no evidence that a default event meaning is attained. Moreover, if indeterminate sentences are enriched, it is not clear where the information required to generate enriched interpretations come from. Experiment 1 showed that, in isolation, there is no default interpretation for indeterminate sentences. The experiment also showed that biasing contexts constrain event interpretations and improve plausibility judgments, suggesting that event representations for indeterminate sentences are generated by context. In Experiment 2, participants heard biasing discourse contexts and later falsely recognized foil sentences containing the biased events (“Lisa began reading the book”) at the same proportion and with the same confidence as the original indeterminate sentence (“Lisa began the book”). We suggest that indeterminate sentences trigger event-enriching inferences but only in sufficiently constraining contexts. We also suggest that indeterminate sentences create two memory traces, one for the proposition consistent with the denotational, compositional meaning, and another for the proposition that is enriched pragmatically over time.
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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 | 0,003 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».