MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224217491 · doi:10.3390/languages7020091

Less Direct, More Analytical: Eye-Movement Measures of L2 Idiom Reading

2022· article· en· W4224217491 sur OpenAlexafffund
Marco S. G. Senaldi, Debra Titone

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLinguisticsLiteral and figurative languageComputer scienceVerbReading (process)PhraseComprehensionMeaning (existential)Eye trackingParsingArtificial intelligenceNatural language processingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idioms (e.g., break the ice, spill the beans) are ubiquitous multiword units that are often semantically non-compositional. Psycholinguistic data suggests that L1 readers process idioms in a hybrid fashion, with early comprehension facilitated by direct retrieval, and later comprehension inhibited by factors promoting compositional parsing (e.g., semantic decomposability). In two eye-tracking experiments, we investigated the role of direct retrieval and compositional analysis when idioms are read naturally in sentences in an L2. Thus, French–English bilingual adults with French as their L1 were tested using English sentences. For idioms in canonical form, Experiment 1 showed that prospective verb-related decomposability and retrospective noun-related decomposability guided L2 readers towards bottom-up figurative meaning access over different time courses. Direct retrieval played a lesser role, and was mediated by the availability of a congruent “cognate” idiom in the readers’ L1. Next, Experiment 2 included idioms where direct retrieval was disrupted by a phrase-final language switch into French (e.g., break the glace, spill the fèves). Switched idioms were read comparably to switched literal phrases at early stages, but were penalized at later stages. These results collectively suggest that L2 idiom processing is mostly compositional, with direct retrieval playing a lesser role in figurative meaning comprehension.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguagesMême sujetLanguage, Metaphor, and CognitionTravaux en français237 207