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Enregistrement W1984448441 · doi:10.1080/17470218.2010.509802

Phonological Facilitation from Pictures in a Word Association Task: Evidence for Routine Cascaded Processing in Spoken Word Production

2010· article· en· W1984448441 sur OpenAlexaff
Karin R. Humphreys, Candice H. Boyd, Scott Watter

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWord (group theory)FacilitationTask (project management)Association (psychology)Word AssociationPsychologySpoken wordSpeech recognitionLinguisticsComputer scienceCommunicationNatural language processingCognitive psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While most authors now agree that the language production system is in principle cascaded, the strength with which cascaded lemma-to-phoneme activation typically occurs is debated. Picture naming has been shown to be facilitated by phonologically related distractor pictures, but no such facilitation from pictures has been shown for word reading. Picture-picture paradigms have recently been suggested to represent an attentionally facilitated and unusually strong case of cascaded phonological facilitation, not typical of a more general weakly cascaded production system. We used a novel procedure based on picture-word interference paradigms, where participants made speeded verbal free association responses to presented words, with irrelevant picture distractors that were phonologically related to their predicted high-associate responses. Phonological facilitation effects from related picture names were observed on free associate verbal production latencies. These findings represent a far more general demonstration of routine cascaded language production and suggest that the strength and extent of cascaded activation is more substantial than that suggested by traditional picture-word paradigms.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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