MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040896074 · doi:10.1037/0278-7393.31.3.508

Linguistic Attention Control: Attention Shifting Governed by Grammaticized Elements of Language.

2005· article· en· W2040896074 sur OpenAlexaff
Marlene Taube‐Schiff, Norman Segalowitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)LinguisticsTask (project management)SentencePerspective (graphical)OperationalizationFunction (biology)CognitionControl (management)PsychologyPsycholinguisticsAttentional controlDimension (graph theory)Cognitive psychologySentence processingComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2 experiments, the authors investigated attention control for tasks involving the processing of grammaticized linguistic stimuli (function words) contextualized in sentence fragments. Attention control was operationalized as shift costs obtained with adult speakers of English in an alternating-runs experimental design (R. D. Rogers & S. Monsell, 1995). Experiment 1 yielded significant attention shift costs between tasks involving judgments about the meanings of grammatical function words. The authors used a 3-stage experimental design (G. Wylie & A. Allport, 2000), and the emerging pattern of results implicated task set reconfiguration and not task set inertia in these shift costs. Experiment 2 further demonstrated that shift costs were lower when the tasks involved shared attentional resources (processing the same grammatical dimension) versus unshared resources (different grammatical dimensions). The authors discuss the results from a cognitive linguistic perspective and for their implications for the view that language itself can serve a special attention-directing function.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and CognitionMême sujetNeurobiology of Language and BilingualismTravaux en français237 207