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Enregistrement W4238042064 · doi:10.1017/s000841310000373x

Everything is Psycholinguistics: Material and Methodological Considerations in the Study of Compound Processing

2005· article· en· W4238042064 sur OpenAlexaff
Gary Libben

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Linguistics / La revue canadienne de linguistique · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycholinguisticsMorphemeComputer scienceNatural language processingTransparency (behavior)Semantic interpretationInterpretation (philosophy)Information processingArtificial intelligenceLinguisticsPsychologyCognitive psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Compound words allow us to investigate lexical storage, retrieval, and interpretation. The role of storage and computation in compound processing is reviewed. It is claimed that morphological processing is automatic and obligatory, and that multi-morphemic words require resolution of a conflict between whole-word and constituent activation. This leads to the conclusion that morphological constituents are created through morphological processing so that strawberry comes to be composed of straw- and -berry; these constituents are positionally bound so that berry-, -berry, and berry are distinct processing units. This proliferation of morphological representations resolves long-standing puzzles concerning semantic transparency and challenges traditional psycholinguistic approaches that investigate the effect of some independent variable (such as semantic transparency) on task performance as a dependent variable. It is suggested that psycholinguistic inquiry may be understood as the study of the correlation of dependent variables within the language processing system.

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)0,181
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1810,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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