Cross-language activation and semantic judgements of translation ambiguous words among Chinese–English bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».