A tripartite structure of pragmatic language abilities: comprehension of social conventions, intonation processing and causal reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Successful communication requires frequent inferences. In a large-scale individual-differences investigation, we searched for dissociable components in the ability to make such inferences, commonly referred to as pragmatic language ability. In Experiment 1, n=376 participants each completed an 8-hour behavioral battery of 18 diverse pragmatic tasks in English. Controlling for IQ, an exploratory factor analysis revealed three clusters, which can be post-hoc interpreted as corresponding to i) understanding social conventions (critical for phenomena like indirect requests and irony), ii) interpreting emotional and contrastive intonation patterns, and iii) making causal inferences based on world knowledge. This tripartite structure largely replicated a) in a new sample of n=400 participants (Experiment 2), which additionally ensured that the intonation cluster is not an artifact of the auditory presentation modality, and b) when applying Bayesian factor analysis to the entire dataset. This research uncovers important structure in the toolkit underlying human communication and can inform our understanding of pragmatic difficulties in individuals with developmental and acquired brain disorders, and pragmatic successes and failures in neural network language models.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».