Cognate translation priming with Chinese–Japanese bilinguals: No effect of interlingual phonological similarity.
Notice bibliographique
Résumé
Previous masked translation priming studies, especially those with different-script bilinguals, have shown that cognates provide more priming than noncognates, a difference attributed to cognates' phonological similarity. In our experiments employing a word naming task, we examined this issue for Chinese-Japanese bilinguals in a slightly different way, using same-script cognates as primes and targets. In Experiment 1, significant cognate priming effects were observed. The sizes of the priming effects were, however, statistically not different for phonologically similar (e.g., /xin4lai4/-/shiNrai/) and dissimilar cognate pairs (e.g., /bao3zheng4/- /hoshoR/), suggesting no impact of phonological similarity. In Experiment 2, using exclusively Chinese stimuli, we demonstrated a significant homophone priming effect using two-character logographic primes and targets, indicating that phonological priming is possible for two-character Chinese targets. However, priming only emerged for pairs that had the same tone pattern (e.g., /shou3wei4/-/shou3wei4/), suggesting that a match in lexical tone is crucial for observing phonologically based priming in that situation. Therefore, Experiment 3 involved phonologically similar Chinese-Japanese cognate pairs in which the similarity of their suprasegmental phonological features (i.e., lexical tone and pitch-accent information) was varied. Priming effects were statistically not different for tone/accent similar pairs (e.g., /guan1xin1/-/kaNsiN/) and dissimilar pairs (e.g., /man3zu2/-/maNzoku/). Our results indicate that phonological facilitation is not involved in producing cognate priming effects for Chinese-Japanese bilinguals. Possible explanations, based on underlying representations of logographic cognates, are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».