Reading is fundamentally similar across disparate writing systems: A systematic characterization of how words and characters influence eye movements in Chinese reading.
Notice bibliographique
Résumé
While much previous work on reading in languages with alphabetic scripts has suggested that reading is word-based, reading in Chinese has been argued to be less reliant on words. This is primarily because in the Chinese writing system words are not spatially segmented, and characters are themselves complex visual objects. Here, we present a systematic characterization of the effects of a wide range of word and character properties on eye movements in Chinese reading, using a set of mixed-effects regression models. The results reveal a rich pattern of effects of the properties of the current, previous, and next words on a range of reading measures, which is strikingly similar to the pattern of effects of word properties reported in spaced alphabetic languages. This finding provides evidence that reading shares a word-based core and may be fundamentally similar across languages with highly dissimilar scripts. We show that these findings are robust to the inclusion of character properties in the regression models and are equally reliable when dependent measures are defined in terms of characters rather than words, providing strong evidence that word properties have effects in Chinese reading above and beyond characters. This systematic characterization of the effects of word and character properties in Chinese advances our knowledge of the processes underlying reading and informs the future development of models of reading. More generally, however, this work suggests that differences in script may not alter the fundamental nature of reading.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».