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Enregistrement W7019069748

Eye movement measures of "invented idiom" processing reflect frequency, meaning dominance, and compositionality during training

2017· dissertation· en· W7019069748 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteral and figurative languageRepetition (rhetorical device)ComprehensionMeaning (existential)Reading (process)Eye movementReading comprehensionEye tracking
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluently using and understanding figurative language is crucial for successful communication.For example, idioms are phrases whose meanings are not identifiable through analysis of their constituent words (e.g., kick the bucket, which means to die suddenly in English), and are a very common class of figurative language.While a great deal of research has investigated how adults process idioms, variability across idioms as well as people's experiences with idioms make it difficult to isolate the specific linguistic factors that promote their comprehension.In attempt to circumvent this limitation, this thesis makes use of an invented idiom paradigm where such factors can be precisely controlled.Specifically, 29 participants learned a series of 24 novel idioms in a semantic, forced-choice training phrase.During this training phase, the way the invented idioms were learned varied in two respects: repetition (the number of times each participant was exposed to a given idiom) and meaning dominance (whether they were exposed to an idiom more in its figurative sense or its literal sense).During a subsequent test phase, participants' eye movements were recorded as they read test sentences containing the newly learned idioms in different contexts.Eye movement comprehension measures consisted of participants' first pass gaze duration for the idiom and disambiguating regions of individual test sentences, and total reading time for the idiom region.The results showed that both training repetition and dominance impacted comprehension participants' reading times in a manner that was modulated by the idioms' varying levels of decomposability (i.e., the extent to which their figurative meanings relate to their non-idiomatic literal meaning).These results are discussed in the context of the existing hypotheses about idiom processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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