Counter-Text as a Tool of Psycholinguistic Diagnosing Comprehension of Foreign Language Utterance
Notice bibliographique
Résumé
The research built on the anthropological approach to text comprehension links philosophical and psycholinguistic perspectives of speech perception. The article analyzes the factors influencing adequate comprehension when perceiving foreign language oral speech, in terms of testees’ approximately similar level of language competence and linguo-psychic characteristics. The object of research is counter-texts defined as those fixed in written form samples of а recipient’s internal speech emerging in the process of perceiving utterances. A counter-text reveals intertextual links between two pictures of the world – the author’s and recipient’s ones, wherein a new formation is a projection of a recipient’s consciousness on the initial text. Using the technique of counter-textual analysis, we were able to ascertain students’ individual strategies of understanding instrumental in adequate comprehending foreign language utterance. These strategies are retelling, translation and assertion, i.e. the ones that fix in recipient’s consciousness sense knots of the utterance for further cognitive processing. It has been established that understanding is marked by a small number of deviations from the author’s idea when, firstly, a recipient has a rather wide cultural scope, which provides points of coincidence of dominant knots of the communicant and recipient, and, secondly, he or she has verbal thinking. The received data also bears evidence to the fact of negative impact of creative thinking mechanisms that can distort the initial sense of the utterance.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».