Bidirectional cross-linguistic influence with different-script languages: Evidence from eye tracking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study compared patterns of nonselective cross-language activation in L1 and L2 visual word recognition with different-script bilinguals. The aim was to determine (1) whether lexical processing is nonselective in the L1 (as in L2), and (2) if the same cross-linguistic factors affected processing similarly in each language. To examine the time course of activation, eye movements were tracked during lexical decision. Thirty-two Japanese–English bilinguals responded to 250 target words in Japanese and in English. The same participants and items (i.e., cognate translation equivalents) were used to directly compare L1 and L2 processing. Response latencies as well as eye movements representing early and late processing were analyzed using mixed-effects regression modeling. Similar cross-linguistic effects, namely cognate word frequency, phonological similarity, and semantic similarity, were found in both languages. These factors affected processing to different degrees in each language, however. While cognate frequency was significant as early as the first fixation, effects of cross-linguistic phonological and semantic similarity arose later in time. Increased phonological similarity slowed responses in L2 but speeded them in L1, while greater semantic overlap was facilitatory in both languages. Results are discussed from the perspective of the BIA+ model of visual word recognition.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».