Three distinct components of pragmatic language use: Social conventions, intonation, and world knowledge–based causal reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Successful communication requires frequent inferences. Such inferences span a multitude of phenomena: from understanding metaphors, to detecting irony and getting jokes, to interpreting intonation patterns. Do all these inferences draw on a single underlying cognitive ability, or does our capacity for nonliteral language comprehension fractionate into dissociable components? Using an approach that has successfully uncovered structure in other domains of cognition, we examined covariation in behavioral performance on diverse nonliteral comprehension tasks across two large samples to search for shared and distinct components of pragmatic language use. In Experiment 1, n = 376 participants each completed an 8 h battery of 20 critical tasks. Controlling for general cognitive ability, an exploratory factor analysis revealed three clusters, which can be post hoc interpreted as corresponding to i) understanding social conventions (critical for phenomena such as indirect requests, conversational implicatures, and irony), ii) interpreting contrastive and emotional intonation patterns, and iii) making causal inferences based on world knowledge. This structure largely replicated in a new sample of n = 400 participants (Experiment 2, preregistered) and was robust to analytic choices. This research uncovers structure in the human communication toolkit and can inform our understanding of pragmatic difficulties in individuals with brain disorders. The hypotheses put forward here about the underlying cognitive abilities can now be evaluated in new behavioral studies, as well as using brain imaging and computational modeling, to continue deciphering the ontology of the component pieces of linguistic and nonverbal communication.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».