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Enregistrement W2119875902 · doi:10.1037/0278-7393.30.6.1252

Semantic Ambiguity and the Process of Generating Meaning From Print.

2004· article· en· W2119875902 sur OpenAlexaff
Penny M. Pexman, Yasushi Hino, Stephen J. Lupker

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbiguityDisadvantageMeaning (existential)PsychologyLinguisticsCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ambiguity disadvantage (slower responses for ambiguous words, e.g., bank, than for unambiguous words) has been reported in semantic tasks (L. R. Gottlob, S. D. Goldinger, G. O. Stone, & G. C. Van Orden, 1999; Y. Hino, S. J. Lupker, & P. M. Pexman, 2002; C. D. Piercey & S. Joordens, 2000) and has been attributed to the meaning activation process. The authors tested an alternative explanation; The ambiguity disadvantage arises from the decision-making process in semantic tasks. The authors examined effects of ambiguity on unrelated trials in a relatedness decision task, because these trials are free from response competition created by ambiguous words on related trials. Results showed no ambiguity effect on unrelated trials (Experiments 2, 3c, and 5c) and an ambiguity disadvantage on related trials (Experiments 3a, 3b, 5a, and 5b).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,333

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations72
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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