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Enregistrement W3207873342 · doi:10.3138/cmlr-2020-0115

Ambiguous Word Processing among Second Language Learners

2021· article· fr· W3207873342 sur OpenAlexvenueno aff
Essa Qurbi

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur le traitement, par des apprenants d’une langue seconde, de mots ambigus (p. ex., bank, en anglais : 1] une institution financière, 2] la rive d’une rivière/d’un lac) et sur la capacité de ces apprenants d’activer la signification secondaire aussi rapidement que la signification dominante. Des participants ayant l’anglais comme langue primaire et comme langue seconde ont utilisé un paradigme de fenêtres pour effectuer une tâche de lecture à leur rythme, où toutes les phrases s’orientaient vers la deuxième signification (c.-à-d., bank comme la rive d’une rivière/d’un lac). Les résultats ont montré que les participants dont l’anglais était la langue première activaient autant les significations dominante que secondaire d’un mot ambigu, même dans un contexte orienté vers la signification secondaire. Cependant, les participants dont l’anglais était la langue seconde avaient certaines difficultés à activer la signification secondaire en langue seconde, même lorsque le contexte précédent était orienté vers celle-ci. Les résultats des participants dont la langue première était l’anglais étaient compatibles avec un modèle d’accès autonome, c’est-à-dire que toutes les significations d’un mot ambigu de la langue première sont activées même lorsque le contexte est orienté vers une signification particulière. Cependant, les résultats des participants dont l’anglais était la langue seconde, même si ceux-ci connaissaient les deux significations de chaque mot ambigu dans l’étude (selon le questionnaire rempli après l’expérience), ont montré que la signification dominante d’un mot ambigu dans une langue seconde est activée la première, même lorsque le contexte est orienté vers la signification secondaire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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