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Enregistrement W4392370404 · doi:10.1177/13670069241233388

Cross-language activation and semantic judgements of translation ambiguous words among Chinese–English bilinguals

2024· article· en· W4392370404 sur OpenAlexaff
Ting Deng, John W. Schwieter, Huan Lv, Zhang Yan, Jie Yuan, Ruiming Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bilingualism · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPsychologyNeuroscience of multilingualismTranslation (biology)Cognitive psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims and Objectives: Translation ambiguous words are lexical items with one-to-many equivalents in another language. Some of these equivalents are more dominant (i.e., more frequently used) than others. The aim of the present study is to explore non-target language activation of translation ambiguous words among Chinese–English bilinguals. Methodology: The implicit priming paradigm was used in three experiments to explore the activation of primary and secondary first language (L1) translations when bilinguals process second language (L2) translation ambiguous words (Experiment 1); the effect of L1 translation repetition on the processing of semantically related words in an L2 (Experiment 2); and whether such patterns are observed in the reverse direction, that is, whether L2 primary translations are activated when processing L1 translation ambiguous words (Experiment 3). Data and Analysis: We use repeated measures analyses of variance (ANOVAs) to analyse the data. Findings/conclusions: Experiment 1 showed that when processing pairs of semantically unrelated (SU) L2 words, primary L1 translation equivalents are activated, but not secondary L1 translation equivalents. Experiment 2 found that when the target L2 words were semantically related, performance was facilitated when their translation equivalents were the same L1 word (i.e., implicitly repeated). Similarly, Experiment 3 showed that when processing L1 words, the L2 translation equivalents are automatically activated. Moreover, under semantically related conditions, implicit repetition of the non-target L2 translation facilitated L1 judgements, while under SU conditions, L2 implicit repetition hampered L1 judgements. Originality: Most research on cross-language activation has examined L1 activation during L2 processing. However, few have investigated the reverse and findings from these few studies are inconsistent. Moreover, research on cross-language activation has mainly investigated the activation of primary translation equivalents, with very little focus on secondary translations. The present study uses the implicit priming paradigm to address these gaps in the literature. Significance: The findings support interactive theories of bilingual 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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