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Enregistrement W4405445372 · doi:10.1075/ml.24022.muy

The role of orthography and phonology during L1 vs. L2 typed production

2024· article· en· W4405445372 sur OpenAlexafffund
Merel Muylle, Gonia Jarema

Notice bibliographique

RevueThe Mental Lexicon · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of WindsorBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésOrthographyPhonologyFacilitationSpellingLinguisticsPsychologyModality (human–computer interaction)Word (group theory)Computer scienceCognitive psychologyArtificial intelligenceReading (process)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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