Notice bibliographique
Résumé
The view that representations of symbolic and nonsymbolic numbers are closely tied to one another is widespread. However, the link between symbolic and nonsymbolic numbers is almost always inferred from cardinal processing tasks. In the current work, we show that considering ordinality instead points to striking differences between symbolic and nonsymbolic numbers. Human behavioral and neural data show that ordinal processing of symbolic numbers (Are three Indo-Arabic numerals in numerical order?) is distinct from symbolic cardinal processing (Which of two numerals represents the greater quantity?) and nonsymbolic number processing (ordinal and cardinal judgments of dot-arrays). Behaviorally, distance-effects were reversed when assessing ordinality in symbolic numbers, but canonical distance-effects were observed for cardinal judgments of symbolic numbers and all nonsymbolic judgments. At the neural level, symbolic number-ordering was the only numerical task that did not show number-specific activity (greater than control) in the intraparietal sulcus. Only activity in left premotor cortex was specifically associated with symbolic number-ordering. For nonsymbolic numbers, activation in cognitive-control areas during ordinal processing and a high degree of overlap between ordinal and cardinal processing networks indicate that nonsymbolic ordinality is assessed via iterative cardinality judgments. This contrasts with a striking lack of neural overlap between ordinal and cardinal judgments anywhere in the brain for symbolic numbers, suggesting that symbolic number processing varies substantially with computational context. Ordinal processing sheds light on key differences between symbolic and nonsymbolic number processing both behaviorally and in the brain. Ordinality may prove important for understanding the power of representing numbers symbolically.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».