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Enregistrement W1977345729 · doi:10.1037/a0029122

The processing advantage and disadvantage for homophones in lexical decision tasks.

2012· article· en· W1977345729 sur OpenAlexafffund
Yasushi Hino, Yuu Kusunose, Stephen J. Lupker, Debra Jared

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWestern University
Mots-clésHomophoneLexical decision taskPsychologyTask (project management)DisadvantageCognitive psychologyLinguisticsPhonologyNatural language processingComputer scienceArtificial intelligenceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies using the lexical decision task with English stimuli have demonstrated that homophones are responded to more slowly than nonhomophonic controls. In contrast, several studies using Chinese stimuli have shown that homophones are responded to more rapidly than nonhomophonic controls. In an attempt to better understand the impact of homophony, we investigated homophone effects for Japanese kanji words in a lexical decision task. The results indicated that, whereas a processing disadvantage emerged for homophones when they have only a single homophonic mate (as in the English experiments), a processing advantage occurred for homophones when they have multiple homophonic mates (as in the Chinese experiments). On the basis of these results, we discuss the nature of the processes that may be responsible for producing the processing advantages and disadvantages for homophones.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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