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Enregistrement W2335208458 · doi:10.1075/ml.10.3.06ted

Segmented binaural presentation as a means to examine lexical substructure

2015· article· en· W2335208458 sur OpenAlexaff
Laura Teddiman, Gary Libben

Notice bibliographique

RevueThe Mental Lexicon · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinaural recordingComputer scienceLexical decision taskDichotic listeningSpeech recognitionSegmentationNatural language processingPresentation (obstetrics)SoftwareArtificial intelligenceWord recognitionLinguisticsPsychologyReading (process)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an auditory presentation technique called segmented binaural presentation. The technique builds on the dichotic listening paradigm (Shankweiler & Studdert-Kennedy, 1967; Studdert-Kennedy & Shankweiler, 1970) and segmented lexical presentation (Libben, 2003; Betram, Kuperman, Baayen, & Hyönä, 2011). The technique allows the first part of a word to be presented to one ear and the second part of the word to be presented to the other ear. The experimenter may thus manipulate whether a stimulus is segmented in this binaural manner and, if it is segmented, the location of the binaural segmentation within the word. We discuss how the technique may be implemented on the Macintosh platform, using PsyScope and freely available software for audio file creation. We also report on a test implementation of the technique using suffixed and compound English words in a lexical decision task. Results suggest that the technique differentiates between segmentation that occurs within and between compound constituents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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