Knowing Its Gender Without Knowing Its Name: Differential Access to Lexical Information in a Jargonaphasic Patient
Notice bibliographique
Résumé
According to recent models of word production, when we name a picture, we first retrieve the meaning of the object, and then we independently retrieve the written or sound form of the word corresponding to the picture. In languages like French, in which words have a gender, theoretical models disagree with respect to the moment at which this information is retrieved. The lemma model (Levelt et al., 1999) posits that we access this information before the sound or written form of the word is retrieved. In contrast, the"Independent network"(IN) model (Caramazza, 1997) model posits that we access gender after retrieval of either the sound or written form of the word. This paper reports a single-case study of an aphasic patient, BA, who showed deficits affecting spoken and written production in the presence of largely preserved comprehension abilities. Experimental testing indicated that she presented with a deficit functionally localized in the access to lexical representations. Results in picture naming and in gender identification also revealed that BA identified the gender above chance level, whether she produced a correct response, a phonemic error, or a neologism. In contrast, when she was unable to produce a spoken or written response, she could not identify the gender. This pattern of performance is consistent with the lemma model in which access to lexical syntax is required before access to phonological form can take place.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».