Language, visual working memory, and dot subtraction: What counts?
Notice bibliographique
Résumé
To investigate cognitive factors affecting subtraction of visual objects, we adapted the dot subtraction task developed by Pica, Lemer, Izard, and Dehaene (2004), who used it to investigate calculation by the Mundurukú, an indigene group in Brazil that has a limited number word vocabulary. In the dot subtraction task, briefly displayed arrays of moving dots are used to represent the quantities for subtraction. We tested 40 Canadian university students' dot enumeration, Arabic digit subtraction, visual working memory, and performance on the dot subtraction task with dot display durations of 2, 1.5, 1, and .5 s. In the 2 s condition, error rates were uniformly low, whereas in the .5 s condition, error rates increased sharply as the minuend increased from 4 to 8, as was observed with the Mundurukú. Individual differences in dot subtraction accuracy were predicted by dot enumeration skill with longer dot display durations but were predicted by visual working memory efficiency with shorter durations. Pica et al. (2004) attributed the Mundurukú participants' very poor subtraction to the absence of counting words, but our results show that a shift to reliance on visual working memory is a nonlinguistic factor that comes into play in the dot subtraction task when time to encode the dot arrays is limited.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».