Superset versus substitution-letter priming: An evaluation of open-bigram models.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, a number of models of orthographic coding have been proposed in which the orthographic code consists of a set of units representing bigrams (open-bigram models). Three masked priming experiments were undertaken in an attempt to evaluate this idea: a conventional masked priming experiment, a sandwich priming experiment (Lupker & Davis, 2009) and an experiment involving a masked prime same-different task (Norris & Kinoshita, 2008). Three prime types were used, first-letter superset primes (e.g., wjudge-JUDGE), last-letter superset primes (e.g., judgew-JUDGE) and standard substitution-letter primes (e.g., juwge-JUDGE). In none of the experiments was there any evidence that the superset primes were more effective primes, the prediction made by open-bigram models. In fact, in the second and third experiments, first-letter superset primes were significantly worse primes than the other two prime types. These results provide no evidence for the existence of open-bigram units. They also suggest that prime-target mismatches at the first position produce orthographic codes that are less similar than mismatches at other positions. Implications for models of orthographic coding are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle