Learning Concrete and Abstract Novel Words in Emotional Contexts: Evidence from Incidental Vocabulary Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the role of emotional linguistic input in learning novel words with abstract and concrete denotations. It is widely accepted that concrete words are processed more easily than abstract ones. Several theories of vocabulary acquisition additionally propose a critical role of sensorimotor and emotional information during novel word learning. In this study, proficient adult speakers of English read novel words denoting concrete and abstract words (e.g. boat vs religion) embedded in informative passages with different emotional valence (positive, neutral, and negative). After five exposures to each novel word in an emotionally consistent context, participants were tested on orthographic and semantic vocabulary learning, and provided valence judgments of these novel words. A concreteness advantage was seen in both tasks measuring semantic learning. Critically, valence of linguistic contexts was more influential for novel words with concrete denotations. In line with previous reports, the transfer of context emotionality to novel words (i.e. semantic prosody) took place in concrete stimuli but it was not found in abstract stimuli, even though both were embedded in emotional contexts. An equal advantage was seen for semantic learning of novel words with both concrete and abstract denotations seen in positive contexts. These findings provide support for weak embodied theories of cognition, which propose experiential and linguistic information as critical for concrete and abstract novel word learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».