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Enregistrement W4385348191 · doi:10.1017/s1366728923000512

Cross-language activation of idiom meanings: Evidence from French– Vietnamese– and Indonesian–English bilinguals

2023· article· en· W4385348191 sur OpenAlexafffund
Debra Jared, P. V. Nguyen, Alyssa Grant-Pereira, Qamara Rizkyana, Mirrah Maziyah Mohamed

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVietnameseLinguisticsIndonesianPsychologyLexical decision taskLiteral and figurative languagePriming (agriculture)Meaning (existential)Neuroscience of multilingualismCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of the present study was to determine whether bilinguals activate the figurative meaning of an idiom that is specific to one language when they are exposed to its translation in their other language. We used a cross-modal priming task in which participants heard L2 English sentences that ended with an idiom translated from their L1. They then saw a visually presented stimulus that was either related to the meaning of the L1 idiom, a matched control word, or a nonword, and made a lexical decision. Three experiments were run, each with a different group of bilinguals (French–English, Vietnamese–English, and Indonesian–English), and each with a monolingual English control group. In all three studies, the effect of relatedness for bilinguals and monolinguals differed, demonstrating cross-language activation of idiom meanings. Evidence was obtained that suggested that culture-specific information in idioms influenced processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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