Reading between Eye Saccades
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skilled adult readers, in contrast to beginners, show no or little increase in reading latencies as a function of the number of letters in words up to seven letters. The information extraction strategy underlying such efficiency in word identification is still largely unknown, and methods that allow tracking of the letter information extraction through time between eye saccades are needed to fully address this question. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: The present study examined the use of letter information during reading, by means of the Bubbles technique. Ten participants each read 5,000 five-letter French words sampled in space-time within a 200 ms window. On the temporal dimension, our results show that two moments are especially important during the information extraction process. On the spatial dimension, we found a bias for the upper half of words. We also show for the first time that letter positions four, one, and three are particularly important for the identification of five-letter words. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our findings are consistent with either a partially parallel reading strategy or an optimal serial reading strategy. We show using computer simulations that this serial reading strategy predicts an absence of a word-length effect for words from four- to seven letters in length. We believe that the Bubbles technique will play an important role in further examining the nature of reading between eye saccades.
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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) | 0,001 | 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 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 ».