Eye Movements and Articulations During a Letter Naming Speed Task
Notice bibliographique
Résumé
Naming speed (NS) refers to how quickly and accurately participants name a set of familiar stimuli (e.g., letters). NS is an established predictor of reading ability, but controversy remains over why it is related to reading. We used three techniques (stimulus manipulations to emphasize phonological and/or visual aspects, decomposition of NS times into pause and articulation components, and analysis of eye movements during task performance) with three groups of participants (children with dyslexia, ages 9-10; chronological-age [CA] controls, ages 9-10; reading-level [RL] controls, ages 6-7) to examine NS and the NS-reading relationship. Results indicated (a) for all groups, increasing visual similarity of the letters decreased letter naming efficiency and increased naming errors, saccades, regressions (rapid eye movements back to letters already fixated), pause times, and fixation durations; (b) children with dyslexia performed like RL controls and were less efficient, had longer articulation times, pause times, fixation durations, and made more errors and regressions than CA controls; and (c) pause time and fixation duration were the most powerful predictors of reading. We conclude that NS is related to reading via fixation durations and pause times: Longer fixation durations and pause times reflect the greater amount of time needed to acquire visual/orthographic information from stimuli and prepare the correct response.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».