The cognitive chronometric architecture of reading aloud: semantic and lexical effects on naming onset and duration
Notice bibliographique
Résumé
We examined onset reaction time (RT) in a word naming task using an additive factors method (AFM). The pattern of additive and over-additive joint effects on RT among Instructions (INST: name all, name words), Word Frequency (WF: log(10) HAL), Semantic Neighborhood Density (SND: Inverse Ncount), and Word Type (WT: regular, exception) supported a cognitive chronometric architecture consisting of at least two cascaded stages of processing, with the orthographic lexical system as the locus of the INST × WF and the INST × SND interactions, and the phonological output system as the locus of the WF × WT and the SND × WT interactions. Additivity between INST and WT supports the notion that these variables affect separable systems, and a WF × SND interaction supports a common locus of their effects. These results support stage-like/cascaded processing models over parallel processing models of basic reading. We also examined response duration (RD) in these data by recording and hand-marking vocal responses, which provides evidence that basic reading processes are ongoing even after the initiation of a vocal response, and supports the notion that the more lexically a word is read, the shorter the RD. As such, the effects of WT and INST on RD were opposite to their effects on RT however the effects of WF and SND on RD were in the same direction as their effects on RT. Given the combination of consistent and dissociating effects between RT and RD, these results provide new challenges to all models of basic reading processes.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».