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Enregistrement W1531566603

Masked priming : the state of the art

2003· book· en· W1531566603 sur OpenAlexaff
Sachiko Kinoshita, Stephen J. Lupker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPriming (agriculture)Repetition primingWord recognitionPsychologyOrthographyLexical decision taskLinguisticsReading (process)Lexical accessCognitive psychologyCognitionPhilosophyNeuroscienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Masked priming has a short and somewhat controversial history. When used as a tool to study whether semantic processing can occur in the absence of conscious awareness, considerable debate followed, mainly about whether masked priming truly tapped unconscious processes. For research into other components of visual word processing however - in particular, orthographic, phonological, and morphological - a general consensus about the evidence provided by masked priming results has emerged. This book contains thirteen original chapters in which these three components of visual word processing are examined using the masked, priming procedure. The chapters showcase the advantages of masked priming as an alternative to more standard methods of studying language processing that require comparisons of matched items. This book offers up-to-date research findings, and would he valuable to researchers and students of word recognition, psycholinguistics, or reading."--BOOK JACKET.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,011

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations509
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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