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Enregistrement W2225651605 · doi:10.22456/2238-8915.28845

O PROCESSAMENTO DE NARRATIVAS EM SEGUNDA LÍNGUA: UM ESTUDO COM fNIRS

2011· article· en· W2225651605 sur OpenAlexaff
Lílian Cristine Scherer, Gislaine Machado Jerônimo, Ana Inés Ansaldo

Notice bibliographique

RevueOrganon · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Right hemisphereSituational ethicsPsychologyMagnetoencephalographyNeuroimagingComprehensionCognitive psychologyLateralization of brain functionLinguisticsComputer scienceNeuroscienceSocial psychologyElectroencephalographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

! is article presents the results of a study which investigated theperformance of native speakers of English (L1) when reading texts in French(L2), language in which they had intermediate pro" ciency. ! e study investi-gated, in relation to behavioral performance, these readers’ accuracy and re-sponse times when processing the text at three di# erent levels (the macro- andthe micro-structure and the situational model), whereas, with respect to brainactivity, the study analyzed the participation of the two cerebral hemispheresin processing the three levels mentioned above, using the fNIRS (functionalNear-Infrared Spectroscopy) neuroimaging tool. ! e behavioral results showstatistically signi" cant di# erences between the two groups. ! e neuroimag-ing results indicate a statistically signi" cant participation of the two regionsof interest in temporal areas of the right hemisphere during processing at themacro-structure, as well as of temporal and frontal regions in the le$ hemi-sphere in comprehension at the microstructure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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