Reading in Spanish and Italian: Effects of Age of Acquisition in Transparent Orthographies?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the similar transparency of their orthographies, reading in Italian has been found to be affected by frequency but not age of acquisition (AoA) [Barca, L., Burani, C., & Arduino, L. S. (2002). Word naming times and psycholinguistic norms for Italian nouns. Behaviour Research Methods, Instruments and Computers, 34, 424-434] while reading in Spanish is affected by AoA but not frequency [Cuetos, F., & Barbón, A. (2006). Word naming in Spanish. European Journal of Cognitive Psychology, 18, 415-436]. We examined this cross-linguistic difference, firstly, through a reanalysis of the Italian and Spanish reading latencies. After eliminating several between-experiment differences, we replicated the AoA effect in Spanish but not in Italian and the frequency effect in Italian but not in Spanish. The cross-linguistic comparison could not equate stimulus imageability; therefore, secondly, we compared the Italian reading latencies with new Spanish reading latencies for imageability-matched words. We found frequency effects but neither an AoA effect nor a language by AoA interaction. We argue that the previously reported cross-linguistic difference in the AoA effect resulted from a between-study difference in stimulus imageability. More imageable words induced more semantic involvement in reading, yielding an AoA effect in Spanish.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».