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Enregistrement W4287092038 · doi:10.3390/languages7030193

Perception and Production of Sentence Types by Inuktitut-English Bilinguals

2022· article· en· W4287092038 sur OpenAlexafffund
Laura Colantoni, Gabrielle Klassen, Matthew Patience, Malina Radu, Olga Tararova

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésSentencePsychologyPerceptionStress (linguistics)LinguisticsContext (archaeology)Intonation (linguistics)ComprehensionSentence processingGrammaticalityAgreementNeuroscience of multilingualismTask (project management)Cognitive psychologyGrammarHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the perception and production of English statements, absolute yes-no questions, and declarative questions by Inuktitut-English sequential bilinguals. Inuktitut does not mark stress, and intonation is used as a cue for phrasing, while statements and questions are morphologically marked by a suffix added to the verbal root. Conversely, English absolute questions are both prosodically and syntactically marked, whereas the difference between statements and declarative questions is prosodic. To determine the degree of crosslinguistic influence (CLI) and whether CLI is more prevalent in tasks that require access to contextual information, bilinguals and controls performed three perception and two production tasks, with varying degrees of context. Results showed that bilinguals did not differ from controls in their perception of low-pass filtered utterances but diverged in contextualized tasks. In production, bilinguals, as opposed to controls, displayed a reduced use of pitch in the first pitch accent. In a discourse-completion task, they also diverged from controls in the number of non-target-like realizations, particularly in declarative question contexts. These findings demonstrate patterns of prosodic and morphosyntactic CLI and highlight the importance of incorporating contextual information in prosodic studies. Moreover, we show that the absence of tonal variations can be transferred in a stable language contact situation. Finally, the results indicate that comprehension may be hindered for this group of bilinguals when sentence type is not redundantly marked.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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