Activation of lexical and semantic representations without intention along GPC-sublexical and orthographic-lexical reading pathways in a Stroop paradigm.
Notice bibliographique
Résumé
Dual route models of reading suggest there are 2 pathways for reading words: an orthographic-lexical pathway, used to read familiar regular words and exception words, and a grapheme-to-phoneme-conversion-(GPC)-sublexical pathway, used to read unfamiliar regular words, pseudohomophones (PHs), and nonwords. It is unclear, however, whether PHs activate lexical and semantic representations without intention in the GPC-sublexical pathway to the same extent as words along the orthographic-lexical pathway. The present study explored this by introducing a novel condition, color pseudohomophone associates (CPHAs; e.g., "skigh"), in 3 experiments using the Stroop paradigm. Experiment 1 examined 4 types of stimuli: color words (CWs), color word associates (CWAs), color PHs (CPHs), and color PH associates (CPHAs), in a mixed list context. Significant Stroop effects were found for all 4 types of stimuli. To ensure the robustness of this effect, Experiment 2 was conducted using pure list contexts whereby participants received only word stimuli (e.g., CWs, CWAs) or only PH stimuli (e.g., CPHs, CPHAs). The results replicated those of Experiment 1, suggesting that CPHAs activate lexical and semantic representations without intention in the GPC-sublexical pathway. Experiment 3 added 2 novel conditions: color exception word associates (which can only be pronounced correctly using the orthographic-lexical pathway) to compare the effects obtained with color exception PH associates (which rely on the GPC-sublexical pathway for correct pronunciation). Stroop effects of similar magnitude were found for both types of stimuli, suggesting lexical and semantic representations are accessed without intention in either reading pathway to a similar degree. Implications for models of reading are discussed.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».