When sentence meaning biases another language: an eye-tracking investigation of cross-language activation during second language reading
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bilingual adults use semantic context to manage cross-language activation while reading. An open question is how lexical, contextual and individual differences simultaneously constrain this process. We used eye-tracking to investigate how 83 French–English bilinguals read L2-English sentences containing interlingual homographs ( chat ) and control words ( pact ). Between subjects, sentences biased target language or non-target language meanings (English = conversation; French = feline). Both conditions contained unbiased control sentences. We examined the impact of word- and participant-level factors (cross-language frequency and L2 age of acquisition/AoA and reading entropy, respectively). There were three key results: (1) L2 readers showed global homograph interference in late-stage reading (total reading times) when English sentence contexts biased non-target French homograph meanings; (2) interference increased as homographs’ non-target language frequency increased and L2 AoA decreased; (3) increased reading entropy globally facilitated early-stage reading (gaze durations) in the non-target language bias condition. Thus, cross-language activation during L2 reading is constrained by multiple factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».