Does richness lose its luster? Effects of extensive practice on semantic richness in visual word recognition
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have reported facilitatory effects of semantic richness on word recognition (e.g., Yap et al., 2012). These effects suggest that word meaning is an important contributor to lexical decision task (LDT) performance, but what are the effects of repeated LDT practice on these semantic contributions? The current study utilized data from the British Lexicon Project (BLP) in which 78 participants made lexical decision judgments for 28,730 words over 16 h. We used linear mixed effects to detect practice-driven changes in the explanatory variance accounted for by a set of lexical predictors that included numerous indices of relative semantic richness, including imageability, the number of senses and average radius of co-occurrence (ARC). Results showed that practice was associated with decreasing effects of predictors such as word frequency and imageability. In contrast, ARC effects were only slightly diminished with repeated practice, and effects of the number of senses and the age of acquisition were unaffected by practice. We interpret our results within a framework in which variables may dynamically influence lexical processing and the post-lexical decision making mechanisms that also contribute to LDT performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».