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Enregistrement W4288660226 · doi:10.26034/tranel.2019.2993

Compétences morphologiques compositionnelles en production chez des locuteurs francophones sains dans une tâche de dénomination

2019· article· en· W4288660226 sur OpenAlexaff
Alice Millet, Marion Frossard, Noémie Auclair‐Ouellet

Notice bibliographique

RevueTravaux neuchâtelois de linguistique · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNounAdjectiveLinguisticsPsychologyInflectionTransparency (behavior)CompoundNatural language processingArtificial intelligenceComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Morphology is the study of the systematic correspondence between the form and meaning of words and their components. It can be divided into three areas: inflection, derivation and compounding. Compounding consists of word formation by the combination of lexical units, which have the same autonomy as words. In order to establish norms that can be used in the assessment of patients with language disorders, this study focuses on morphological compounding in healthy subjects. The objective of this study is to characterize the performance of healthy subjects in a picture naming task that includes simple words and compounds. All the words included in the task were nouns. Simple words were manipulated for length (between one and four syllables). Compounds were manipulated for internal structure (e.g., noun-noun: chou-fleur - cauliflower; adjective-noun: ouvre-boîte – can opener) and for transparency, that is the ease with which a compound can be interpreted based on its components. A transparency judgement was obtained prior to the main experiment with another group of participants. 37 participants (18 women) aged between 45 and 75 and divided into three education levels completed the naming task. Results do not show a difference between naming accuracy of simple words compared to compounds. However, performance was influenced by the structure and transparency of compounds. Overall, compounds formed with a preposition and transparent compounds were named more accurately than other stimuli. These two factors seem related, as the preposition provides compounds with a more transparent interpretation. These findings can guide the interpretation of performance following the assessment of patients with acquired language disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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