Sandwich priming: A method for overcoming the limitations of masked priming by reducing lexical competitor effects.
Notice bibliographique
Résumé
An orthographically similar masked nonword prime facilitates responding in a lexical decision task (Forster & Davis, 1984). Recently, this masked priming paradigm has been used to evaluate models of orthographic coding--odels that attempt to quantify prime-target similarity. One general finding is that priming effects often do not occur when prime-target similarity is moderate, a result that the authors interpret as being due to uncontrolled effects of lexical inhibition. In the present research, a new version of the masked priming paradigm, sandwich priming, was introduced in an effort to minimize the impact of lexical inhibition. Masked sandwich priming involves briefly presenting the target itself prior to the presentation of each prime. Results indicate that the new paradigm was successful. The predicted priming effects were observed for Guerrera and Forster's (2008) T-All primes (e.g., avacitno-VACATION) and for primes differing from their targets at 3 letter positions (e.g., coshure-CAPTURE)-effects that are not found with the conventional masked priming paradigm. In addition to demonstrating the usefulness of the sandwich priming technique, these results also support the assumption that inhibitory processes play an important role in lexical processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».