Linguistic Redundancy and its Effects on Younger and Older Adults’ Real‐Time Comprehension and Memory
Notice bibliographique
Résumé
Redundant modifiers can facilitate referential interpretation by narrowing attention to intended referents. This is intriguing because, on traditional accounts, redundancy should impair comprehension. Little is known, however, about the effects of redundancy on older adults' comprehension. Older adults may show different patterns due to age-related decline (e.g., processing speed and memory) or their greater proclivity for linguistic redundancy, as suggested in language production studies. The present study explores the effects of linguistic redundancy on younger and older listeners' incremental referential processing, judgments of informativity, and downstream memory performance. In an eye tracking task, gaze was monitored as listeners followed instructions from a social robot referring to a unique object within a multi-object display. Critical trials were varied in terms of modifier type ("…closed/purple/[NONE] umbrella") and whether displays contained another object matching target properties (closed purple notebook), making modifiers less effective at narrowing attention. Relative to unmodified descriptions, redundant color modifiers facilitated comprehension, particularly when they narrowed attention to a single referent. Descriptions with redundant state modifiers always impaired real-time comprehension. In contrast, memory measures showed faster recognition of objects previously described with redundant state modifiers. Although color and state descriptions had different effects on referential processing and memory, informativity judgments showed participants perceived them as informationally redundant to the same extent relative to unmodified descriptions. Importantly, the patterns did not differ by listener age. Together, the results show that the effects of linguistic redundancy are stable across adulthood but vary as a function of modifier type, visual context, and the measured phenomenon.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».