Morphological processing is gradient not discrete in L1 and L2 English masked priming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, evidence has emerged that readers may have access to the meaning of complex words even in the early stages of processing, suggesting that phenomena previously attributed to morphological decomposition may actually emerge from an interplay between formal and semantic effects. The present study adds to this line of work by deploying a forward masked priming experiment with both L1 (Experiment 1) and L2 (Experiment 2) speakers of English. Following recent research trends, we view morphological processing as a gradient process emerging over time. In order to model this, we used a large within-item stimulus design combined with advanced statistical methods such as generalised mixed models (GAMM) and quantile regression (QGAM). L1 GAMM analyses only showed priming for true morpho-semantic relations (the identity ‘bull’, inflected ‘bulls’ and derived conditions ‘bullish’), with no priming observed in the case of other relations (the pseudo-complex ‘bully’ or the stem-embedded ‘bullet’ conditions). Furthermore, with respect to the time-course of effects, we found significant differences between conditions were present from very early on as revealed by the QGAM analyses. In contrast, L2 speakers showed significant facilitation across all five conditions compared to the baseline condition, including the stem-embedded condition, suggesting early L2 processing is only dependant on the form.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».