How are prosodic features processed cognitively? A case study of the multimodal cognitive dynamics in simultaneous interpreting with text
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effect of prosodic features on trainee interpreters’ cognitive effort, cognitive coordination and interpreting output in simultaneous interpreting with text. Sixteen trainee interpreters were recruited and randomly divided into two conditions to simultaneously interpret 27 sentences from English (L2) to Chinese (L1), with controlled prosodic features. Their interpreting output and eye-movements were recorded with the Eyelink 1000 Plus eye-tracking system. Various eye-metrics and temporal measures (i.e., ear-voice span, eye-voice span and ear-eye span) were analysed. The Simplified Chinese LIWC2015 Dictionary was employed to analyse the impact of prosodic features on the interpreting output. The findings indicate that prosodic features mitigate cognitive effort and facilitate the integration of auditory and visual inputs, as evidenced by the eye-tracking measures. While some prosodic features function as a predictive cue for content shifts, enhancing cognitive coordination and information processing efficiency, others hinder the coordination process due to their signalling of uncertainty or emphasis. This study reveals the role of prosodic features in enabling interpreters to produce linguistically and thematically rich outputs, indicating that interpreters interpret not only the linguistic meaning but also the underlying sense.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».