Working Memory Load Affects Processing Time in Spoken Word Recognition: Evidence from Eye-Movements
Notice bibliographique
Résumé
In daily life, speech perception is usually accompanied by other tasks that tap into working memory capacity. However, the role of working memory on speech processing is not clear. The goal of this study was to examine how working memory load affects the timeline for spoken word recognition in ideal listening conditions. We used the "visual world" eye-tracking paradigm. The task consisted of spoken instructions referring to one of four objects depicted on a computer monitor (e.g., "point at the candle"). Half of the trials presented a phonological competitor to the target word that either overlapped in the initial syllable (onset) or at the last syllable (offset). Eye movements captured listeners' ability to differentiate the target noun from its depicted phonological competitor (e.g., candy or sandal). We manipulated working memory load by using a digit pre-load task, where participants had to retain either one (low-load) or four (high-load) spoken digits for the duration of a spoken word recognition trial. The data show that the high-load condition delayed real-time target discrimination. Specifically, a four-digit load was sufficient to delay the point of discrimination between the spoken target word and its phonological competitor. Our results emphasize the important role working memory plays in speech perception, even when performed by young adults in ideal listening conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».