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Enregistrement W1991277353 · doi:10.1037/0096-1523.32.4.799

Neighborhood effects in reading aloud: New findings and new challenges for computational models.

2006· article· en· W1991277353 sur OpenAlexfundno aff
Claudio Mulatti, Michael Reynolds, Derek Besner

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversità degli Studi di Trento
Mots-clésReading aloudOrthographic projectionOrthographyReading (process)Read aloudComputer scienceWord (group theory)Lexical accessThink aloud protocolNatural language processingLinguisticsCognitive psychologyArtificial intelligenceSpeech recognitionPsychologyCognitionHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A word from a dense neighborhood is often read aloud faster than a word from a sparse neighborhood. This advantage is usually attributed to orthography, but orthographic and phonological neighbors are typically confounded. Two experiments investigated the effect of neighborhood density on reading aloud when phonological density was varied while orthographic density was held constant, and vice versa. A phonological neighborhood effect was observed, but not an orthographic one. These results are inconsistent with the predominant role ascribed to orthographic neighbors in accounts of visual word recognition and reading aloud. Consistent with this interpretation, 6 different computational models of reading aloud failed to simulate this pattern of results. The results of the present experiments thus provide a new understanding of some of the processes underlying reading aloud, and new challenges for computational models.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
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

Citations59
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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