Are figurative interpretations of idioms directly retrieved or compositionally built? Evidence from eye movement measures of first and second language reading
Notice bibliographique
Résumé
Idioms are part of a general class of multiword expressions that convey a figurative interpretation that is not fully determined through an on-demand compositional (syntactic and semantic) analysis of their component words (e.g., kick the bucket, save your skin). Idioms are simultaneously amenable to direct retrieval from memory, and to an on-demand compositional analysis, yet it is unclear which processes lead to figurative interpretations of idioms during comprehension. Idioms also pose challenges for second language learners, who may rely less on direct retrieval than first language users due to reduced L2 experience. In this study, first and second language users (L1 and L2, respectively) read sentences containing idioms followed by figurative- or literal-biased disambiguating regions. The results for L1 readers showed that increased familiarity but not decomposability facilitated comprehension of figurative interpretations. The results for L2 readers showed that cross-language overlap and decomposability facilitated comprehension of figurative interpretations. Thus, consistent with hybrid or multidetermined idiom processing models (Titone & Connine, 1999; Libben & Titone, 2008), first language idiom interpretations arise more from direct retrieval (indexed by familiarity) than compositional analysis. Second language idiom interpretations, however, arise from both.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».