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Enregistrement W1969540997 · doi:10.1037/0096-1523.32.6.1303

Reading aloud is not automatic: Processing capacity is required to generate a phonological code from print.

2006· article· en· W1969540997 sur OpenAlexafffund
Michael Reynolds, Derek Besner

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer sciencePhonologyStimulus onset asynchronyAutomaticityPriming (agriculture)Cognitive psychologyPhonological ruleReading aloudOrthographyNatural language processingSpeech recognitionPsychologyReading (process)LinguisticsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present experiments tested the claim that phonological recoding occurs "automatically" by assessing whether it uses central attention in the context of the psychological refractory period paradigm. Task 1 was a tone discrimination task and Task 2 was reading aloud. The joint effects of long-lag word repetition priming and stimulus onset asynchrony (SOA) were underadditive in Experiment 1, suggesting that an early component of lexical processing does not use central attention. In contrast, nonword letter length and grapheme-phoneme complexity yielded additive effects with SOA in Experiments 2, 3, and 4, suggesting that assembled phonology uses central attention. Further, orthographic neighborhood density also yielded additive effects with SOA in Experiments 5, 6, and 7, suggesting that lexical contributions to phonological recoding use central attention. Taken together, the results of these experiments are inconsistent with the widespread claim that phonological codes are assembled and/or addressed automatically. It is suggested that "automaticity" should be replaced by accounts that make more specific claims about how processing unfolds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations123
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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