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Enregistrement W2082065018 · doi:10.1080/17470218.2011.591535

On the joint effects of repetition and stimulus quality in lexical decision: Looking to the past for a new way forward

2011· article· en· W2082065018 sur OpenAlexaff
Chris Blais, Shannon O’Malley, Derek Besner

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyStimulus (psychology)Lexical decision taskRepetition (rhetorical device)CommunicationLinguisticsCognitive scienceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments investigated the joint effects of stimulus quality and repetition in the context of lexical decision. Experiment 1 yielded an interaction between repetition and stimulus quality for words (but additive effects for nonwords) when the lag was short, replicating previous reports. Experiment 2, with a much longer lag than Experiment 1, yielded main effects of stimulus quality and repetition, but these factors no longer interact. The joint effects of stimulus quality and repetition for words as a function of lag can be understood in terms of two loci for repetition effects: one short-term and one long-term. The transient effect of repetition is on activation levels in the lexicons (and in which the input lexicon, but not beyond, is affected by stimulus quality), whereas the long-term effect is on the strength of two-way connections between lexical-lexical and lexical-semantic modules. These data and others, taken together with the account, provide a new way of thinking about a 30-year-old conundrum.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,331 · 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'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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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