Le genre grammatical dans le lexique mental du bilingue roumain-français
Bibliographic record
Abstract
Nous avons exploré la manière dont le genre grammatical est représenté dans le lexique mental bilingue afin de déterminer si celui de la langue maternelle (L1) affecte la production de noms dans la langue seconde (L2). De plus, nous avons exploré la représentation du genre roumain "neutre" pour voir s’il est différent des genres masculin et féminin. Dans cette étude, des bilingues roumain-français ont été testés à l’aide d'une tâche de dénomination d’images en L2 (Expériences 1 et 2) et d’une tâche de traduction de L1 à L2 (Expérience 3). Les participants devaient utiliser un nom seul (condition 1) ou un syntagme nominal (condition 2). Dans toutes les expériences, les réponses étaient plus rapides pour les stimuli au genre congruent dans les deux conditions. Dans toutes les expériences, le "neutre" était différent du masculin et du féminin. Nous proposons que l'information sur le genre grammaticale est disponible au niveau de la représentation lexicale de la langue et que les deux langues des bilingues sont reliés d'une manière qui permet à l'information de ce niveau d’interagir. Nous proposons également que le roumain possède un système de genre tripartite.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".