MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016240639 · doi:10.1080/01690960500372725

Shallow semantic processing of text: Evidence from eye movements

2006· article· en· W2016240639 sur OpenAlexaff
Meredyth Daneman, Tracy Lennertz, Brenda Hannon

Notice bibliographique

RevueLanguage and Cognitive Processes · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEye movementNoun phrasePhraseComputer scienceSemantic memoryAnomaly detectionAnomaly (physics)ComprehensionNatural language processingReading (process)Fixation (population genetics)NounArtificial intelligenceSemantics (computer science)Cognitive psychologyPsychologyLinguisticsMedicineCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence for shallow semantic processing has depended on paradigms that required readers to explicitly report whether they noticed an anomalous noun phrase (NP) after reading text such as ‘Amanda was bouncing all over because she had taken too many tranquillizing sedatives in one day’. We replicated previous research by showing that readers frequently fail to report the anomaly, and that less-skilled readers have particular difficulty reporting locally anomalous NPs such as tranquillizing stimulants. In addition, we examined the time course of anomaly detection by monitoring readers’ eye movements for spontaneous disruptions when encountering the anomalous NPs. The eye fixation data provided evidence for on-line detection of anomalies; however, the detection was delayed. Readers who later reported the anomaly did not spend longer processing the anomalous NP when first encountering it; however, they did spend longer refixating it. Our results challenge orthodox models of comprehension that assume that semantic analysis is exhaustive and complete.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage and Cognitive ProcessesMême sujetReading and Literacy DevelopmentTravaux en français237 207