Neural correlates reveal sub-lexical orthography and phonology during reading aloud: a review
Notice bibliographique
Résumé
The sub-lexical conversion of graphemes-to-phonemes (GPC) during reading has been investigated extensively with behavioral measures, as well as event-related potentials (ERPs). Most research utilizes silent reading (e.g., lexical decision task) for which phonological activation is not a necessity. However, recent research employed reading aloud to capture sub-lexical GPC. The masked priming paradigm avoids strategic processing and is therefore well suitable for capturing sub-lexical processing instead of lexical effects. By employing ERPs, the on-line time course of sub-lexical GPC can be observed before the overt response. ERPs have revealed that besides phonological activation, as revealed by behavioral studies, there is also early orthographic activation. This review describes studies in one's native language, in one's second language, and in a cross-language situation. We discuss the implications the ERP results have on different (computational) models. First, the ERP results show that computational models should assume an early locus of the GPC. Second, cross-language studies reveal that the phonological representations from both languages of a bilingual become activated automatically and the phonology belonging to the context is selected rapidly. Therefore, it is important to extend the scope of computational models of reading (aloud) to multiple lexicons.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».