The use of spatial frequencies for visual word recognition in each cerebral hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
A matter of important debate remains regarding whether the range of spatial frequencies (SFs) preferred by the left cerebral hemisphere is higher than that preferred by the right hemisphere. In visual word recognition, relatively low SFs allow access to coarse visual word form and higher SFs to fine letter discrimination. Here, we determined the SF spectrum optimally used by each cerebral hemisphere for visual word recognition. Twelve right-handed normal readers read 1,800 word stimuli, so far, each having been presented for 200 ms either in the right or the left hemifield. We created each word stimulus by randomly sampling the SFs of a word (see Willenbockel et al., in press). The quantity of SFs was adjusted to maintain correct response rate at 50%. For each participant and for each hemifield, we performed a multiple linear regression between the random filters and response accuracy. Regression coefficients were smoothed (FWHM = 2.35), z-scored, and a pixel test was applied (Chauvin et al, 2005). For now, five of the 12 participants yield significant results in both hemifields. Nonetheless, a t-test on the SF peaks of these five subjects already confirms the use of higher SFs for words presented to the right hemifield (M = 1.64 cycles/letter) than for words presented to the left hemifield (M = 1.37 cycles/letter; mean difference = 0.27 cycles/letter, t(4) = 3.64, p <0.05). Furthermore, the quantity of SF information necessary for accurate word recognition was 45% greater for words processed by the right hemisphere (t(4) = 12.20, p <0.001). Our findings support the hypothesis of a left hemisphere bias for higher SFs, explaining its greater sensitivity for visual word recognition. As the right hemisphere has access to coarser visual word form, it's possible that it remains useful for the recognition of words with lower visual confusability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».