Continuous visual properties of number influence the formation of novel symbolic representations
Notice bibliographique
Résumé
Numerical symbols are thought to be mapped onto preexisting nonsymbolic representations of number. A growing body of evidence suggests that nonsymbolic numerical processing is significantly influenced by the associated visual properties of continuous quantity (e.g., surface area, density), but their role in the acquisition of novel symbols is unknown. Forty undergraduate students were trained to associate novel abstract symbols with numerical magnitudes. Half of the symbols were associated with nonsymbolic arrays in which total surface area and numerosity were correlated ("congruent"), and the other symbols were associated with arrays in which total surface area was equated across numerosities ("incongruent"). As numbers are represented in multiple formats (words, digits, nonsymbolic arrays), we also tested whether providing auditory nonword labels facilitated symbol learning. Following training, participants engaged in speeded comparisons of the newly learnt symbols. Comparisons were affected by the ratio between the numerosities associated with each symbol, a characteristic marker of numerical processing. Furthermore, comparisons were hardest for large-ratio comparisons of symbols associated with incongruent area and numerosity pairing during learning. In turn, these findings call for the further investigation of visual parameters on the development of numerical cognition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».