Extraction of linguistic information from successive words during reading: Evidence for spatially distributed lexical processing.
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments examined whether word recognition progressed from one word to the next during reading, as maintained by sequential attention shift models such as the E-Z Reader model. The boundary technique was used to control the visibility of to-be-identified short target words, so that they were either previewed in the parafovea or masked. The eyes skipped a masked target on more than a quarter of the trials, and the following fixation must have been mislocated, if word recognition and saccade targeting progressed from one word to the next. Readers responded to the skipping parafoveally masked target words with relatively long viewing duration for the following posttarget word or with corrective saccades that returned the eyes from the posttarget word to the target. Experiment 2 manipulated the time-line of posttarget onset after target skipping, so that the posttarget word was either visible immediately upon fixation or after a short delay. The delay influenced posttarget viewing even when attention should have been focused at the target location according to E-Z Reader 10 simulations. These findings favor theoretical conceptions according to which lexical processing can encompass more than one word at a time.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».