Making things difficult in lexical decision: The impact of pseudohomophones and transposed-letter nonwords on frequency and semantic priming effects.
Notice bibliographique
Résumé
Performance in a lexical decision task is crucially dependent on the difficulty of the word-nonword discrimination. More wordlike nonwords cause not only a latency increase for words but also, as reported by Stone and Van Orden (1993), larger word frequency effects. Several current models of lexical decision making can explain these types of results in terms of a single mechanism, a mechanism driven by the nature of the interactions within the lexicon. In 2 experiments, we replicated Stone and Van Orden's increased frequency effect using both pseudohomophones (e.g., BEEST) and transposed-letter nonwords (e.g., JUGDE) as the more wordlike nonwords. In a 3rd experiment, we demonstrated that simply increasing word latencies without changing the difficulty of the word-nonword discrimination does not produce larger frequency effects. These results are reasonably consistent with many current models. In contrast, neither pseudohomophones nor transposed-letter nonwords altered the size of semantic priming effects across 4 additional experiments, posing a challenge to models that would attempt to explain both nonword difficulty effects and semantic priming effects in lexical decision tasks in terms of a single, lexically driven mechanism.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».