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Enregistrement W4386438861 · doi:10.1111/ejn.16134

Phrase parsing in a second language as indexed by the closure positive shift: The impact of language experience and acoustic cue salience

2023· article· en· W4386438861 sur OpenAlexafffund
Annie C. Gilbert, Jasmine G. Lee, Max Wolpert, Shari R. Baum

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPhraseLinguisticsParsingComputer scienceSalience (neuroscience)Phrase structure rulesFirst languageNatural language processingArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of prosodic processing in utterance parsing, a majority of studies investigating boundary localization in a second language focus on word segmentation. The goal of the present study was to investigate the parsing of phrase boundaries in first and second languages from different prosodic typologies (stress-timed vs. syllable-timed). Fifty English-French bilingual adults who varied in native language (French or English) and second language proficiency listened to English and French utterances with different prosodic structures while event-related brain potentials were recorded. The utterances were built around target words presented either in phrase-final position (bearing phrase-final lengthening) or in penultimate position. Each participant listened to both English and French stimuli, providing data in their native language (used as reference) and their second language. Target words in phrase-final position elicited closure positive shifts across listeners in both languages, regardless of the language-specific acoustic cues associated with phrase-final lengthening (shorter phrase-final lengthening in English compared to French). Interestingly, directional effects were observed, where learning to parse English as a second language in a native-like manner seemed to require a higher proficiency level than learning to parse French as a second language. This pattern of results supports the idea that L2 listeners need to learn to recognize L2-specific phrase-final lengthening regardless of the apparent similarity across languages and that some language combinations might present greater challenges than others.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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