Influence du genre grammatical et du statut de cognat sur la production des bilingues de haut niveau
Bibliographic record
Abstract
Cette étude investigue l'interaction entre les systèmes dugenre grammatical chez les bilingues roumain-français afin de déterminer quels facteurs (déterminants cognats, nombre) modulent cette interaction et à quel niveau du lexique mental. Cette étude analyse également les caractéristiques du genre neutre roumain dont le statut est encore sujet à débat. 11 bilingues roumain-français (20 à 35 ans) et 8 monolingues francophones, (20 à 35 ans) ont participé à l’étude. Une tâche de dénomination en français de 120 images regroupant différents facteurs (cognats, pluriel, genre grammatical) leur a été proposée. Ils devaient les nommer dans trois conditions, à savoir, nom seul, avec déterminant défini et avec déterminant indéfini. Le temps de réponse (TR) était enregistré. Les résultats, analysés par ANOVA, ont montré un effet de facilitation de cognats et des tendances vers un effet de congruence du genre et vers une interaction entre la congruence du genre et l'effet de cognat. Ils ont également démontré des tendances à considérer le neutre roumain comme un genre à part. Ces résultats indiquent la possibilité d'une interaction des systèmes du genre grammatical chez le bilingue et une implication du niveau lexical dans cette interaction. Ces résultats, ainsi que des avenues futures, seront discutés.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".