What Are the Modulators of Cross-Language Syntactic Activation During Natural Reading?
Notice bibliographique
Résumé
Bilinguals juggle knowledge of multiple languages, including syntactic constructions that can mismatch (e.g., the red car, la voiture rouge; Mary sees it, Mary le voit). We used eye-tracking to examine whether French-English ( n = 23) and English-French ( n = 21) bilingual adults activate non-target language syntax during English L2 (Experiment 1) and L1 (Experiment 2) reading, and whether this differed from functionally monolingual English reading (Experiment 3, n = 26). People read English sentences containing syntactic constructions that were either partially shared across languages (adjective-noun constructions) or completely unshared (object-pronoun constructions). These constructions were presented in an intact form, or in a violated form that was French-consistent or French-inconsistent. For both L2 and L1 reading, bilinguals read French-consistent adjective-noun violations relatively quickly, suggesting cross-language activation. This did not occur when the same people read object-pronoun constructions manipulated in the same manner. Surprisingly, English readers exposed to French in their lifetime but functionally monolingual, also read French-consistent violations for adjective-noun constructions faster, particularly for some items. However, when we controlled for item differences in the L2 and L1 reading data, cross-language effects observed were similar to the original data pattern. Moreover, individual differences in L2 experience modulated both L2 and L1 reading for adjective-noun constructions, consistent with a cross-language activation interpretation of the data. These findings are consistent with the idea of syntactic cross-language activation during reading for some constructions. However, for several reasons, cross-language syntactic activation during comprehension may be overall more variable and challenging to investigate methodologically compared to past work on other forms of cross-language activation (i.e., single words).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».