L’effet de la langue seconde sur le traitement des mots composés chinois chez les locuteurs bilingues chinois-français et chinois-anglais
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude a examiné si les équivalents traductionnels en français ou en anglais des constituants des mots composés chinois peuvent influencer la reconnaissance des composés chinois et, si oui, s’ils affectent ce processus de la même manière. Nous avons mené une expérience d’amorçage par répétition du constituant, où les cibles étaient des mots composés chinois bimorphémiques, précédés d’un de leurs constituants ou d’un stimulus non relié. Des bilingues chinois-français et chinois-anglais ont été assignés à trois conditions d’amorçage, où les amorces étaient traduites dans leur L2 (français ou anglais) ou répétées en L1 (chinois, transcrit en pinyin). Les résultats des conditions d’amorçage en L2 révèlent que les participants reconnaissaient les mots composés chinois comme de vrais mots significativement plus rapidement lorsqu’ils étaient précédés d’un de leurs constituants, en français ou en anglais, que lorsqu’ils étaient précédés d’un stimulus non relié. Cet effet n’est pas limité à une L2 spécifique, puisque les effets d’amorçage des constituants provoqués par les amorces en français et en anglais ont partagé le même patron. Nous n’avons pas trouvé d’effet d’amorçage par répétition d’un constituant en chinois, ce qui pourrait être dû à la difficulté à traiter le pinyin. Nous proposons que l’effet d’amorçage par répétition du constituant en L2 sur le traitement des mots composés chinois appuie l’hypothèse d’un lexique mental bilingue intégré caractérisé par une connectivité au niveau non seulement lexicale, mais aussi infralexicale.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».