The effect of online methods on epistemic inference and scalar implicature
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Notice bibliographique
Résumé
How is research on semantics and pragmatics impacted by the growing use of online methodologies, and how does the modality of presentation impact our ability to detect and use a speaker's knowledge state in the service of a linguistic inference? In three experiments, we investigated scalar implicatures both in-person and across three online modalities (text, text + pictures, and video) using a task that required participants to monitor contextual information to infer the mental states of speakers (i.e., whether they were knowledgeable or ignorant with respect to stronger alternative statements). In Experiments 1 and 2 we found no consistent differences across modalities in rates of scalar implicatures, and found that participants rarely computed implicatures when speakers were ignorant (i.e., participants were sensitive to a speaker's knowledge state across all modalities). However, in these first two experiments participants were explicitly reminded to monitor the knowledge state of speakers. In Experiment 3, when these reminders were removed, we again found no effect of modality when speakers were knowledgeable, but found a significant effect when speakers were ignorant. In particular, participants were more likely to erroneously compute implicatures when tested in-person relative to when they were tested online with text only, or with text and pictures. These findings suggestf that online methods may in certain cases offer a useful alternative to in-person testing of pragmatic reasoning, but that care should be taken in selecting methods when they probe subtle mental state reasoning. • Online methods reliably test implicatures when speaker knowledge is emphasized. • Implicature rates differ via modality when speaker knowledge isn't emphasized. • In-person tests lead to over-computed implicatures when the speaker lacks knowledge. • Text methods cause more errors in tracking speaker knowledge than other methods. • Errors in text-only settings don't affect implicature rates despite knowledge issues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle