MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093898508 · doi:10.1515/langcog.2009.006

Episodic affordances contribute to language comprehension

2009· article· en· W2093898508 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage and Cognition · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComprehensionAffordanceComputer scienceCompatibility (geochemistry)GermanLinguisticsNatural language processingArtificial intelligenceHuman–computer interactionEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We demonstrate how a particular type of knowledge about objects, their spatial locations and thus how to direct actions toward them, contributes to the comprehension of language about those objects. In four experiments, participants judged if sentences were about normal objects (e.g., “The apple has a stem”) or odd objects (e.g., “The apple has an antenna”). The Normal response key was either on the left of a response box or on the right. The named objects were themselves either on the left or the right of the response box. We demonstrate a compatibility effect in which responding Normal to the side where the object was located was faster than responding Normal to the opposite side. Furthermore, this effect was equally strong for sentences describing states of the objects (as above) and sentences describing actions (e.g., “Touch the apple at the stem”); the compatibility effect was found when the objects were removed; the effect required compatibility between actions, not just spatial locations; and the effect was found in both English and German. The results are discussed in relation to how action systems are used in language comprehension.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,279 · 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