Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have examined learners’ ability to track auditory statistical cues (e.g., Saffran, Aslin, and Newport, 1996). It remains unknown, however, how learners manage this feat. This concern is non-trivial: computation of the transitional probabilities in a traditional statistical learning task would involve access to (at least) hundreds of memory traces that have been accumulated over a mere two minutes. The present experiments aim to elucidate the mechanisms underlying statistical learning. Adult participants are exposed to a 2-min continuous speech stream, composed of native phonetic units (study 1), semi-native phonetic units (study 2), or non-native phonetic units (study 3). Participants’ memories for words are then tested through forced-choice comparisons of words, part-words, and phantom words. In study 1, participants successfully segmented the native phonetic speech stream; however, they showed no preference for part-words or phantom words. Furthermore, asymmetries in performance by syllable position (onset, medial, coda) suggest that memory for the segmented words may be more specified/stable in the medial and coda positions. Preliminary results from study 3 (non-native) suggest that participants fail to segment the stream of less familiar sounds. Taken together, these results suggest that statistical learning proceeds via a “chunking”-type mechanism (e.g., Perruchet and Vinter, 1998).
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».