Superset versus substitution-letter priming: An evaluation of open-bigram models.
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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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 | 0,024 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».