The role of orthography and phonology during L1 vs. L2 typed production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dual-route models of typing assume two pathways to retrieve a word’s spelling: a direct route connecting word to letter representations, and an indirect route via sound representations. The individual contribution of each route may depend on the modality of language acquisition: the first language (L1) is acquired sequentially in spoken and written modality respectively, whereas the second language (L2) is often acquired simultaneously in both modalities. We investigated whether sequential bilinguals rely more on the direct route during L2 vs. L1 typing. French-English bilinguals performed a typed picture-word interference task in their L1 and L2. We compared facilitation in naming for distractors that were phonologically (P) related, phonologically + orthographically (PO) related, or unrelated to the target. We predicted more facilitation by PO vs. P distractors in the L2 than in the L1. Participants showed significant facilitation by PO distractors, but not by P distractors, suggesting that orthographic overlap (together with phonology) helped retrieving the target spelling, whereas phonological overlap alone did not. The magnitude of this effect was similar across L1 and L2, contrary to our predictions. However, the absence of mere phonological facilitation suggests that phonology only contributes to typing when supported by orthography.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».