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Enregistrement W2483648263 · doi:10.1037/cep0000100

The automatic visual simulation of words: A memory reactivated mask slows down conceptual access.

2016· article· en· W2483648263 sur OpenAlexaff
Amandine E. Rey, Benoit Riou, Guillaume T. Vallet, Rémy Versace

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPsychologyPerceptionVisual perceptionCognitive psychologySensory systemStimulus (psychology)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do we represent the meaning of words? The present study assesses whether access to conceptual knowledge requires the reenactment of the sensory components of a concept. The reenactment-that is, simulation-was tested in a word categorisation task using an innovative masking paradigm. We hypothesised that a meaningless reactivated visual mask should interfere with the simulation of the visual dimension of concrete words. This assumption was tested in a paradigm in which participants were not aware of the link between the visual mask and the words to be processed. In the first phase, participants created a tone-visual mask or tone-control stimulus association. In the test phase, they categorised words that were presented with 1 of the tones. Results showed that words were processed more slowly when they were presented with the reactivated mask. This interference effect was only correlated with and explained by the value of the visual perceptual strength of the words (i.e., our experience with the visual dimensions associated with concepts) and not with other characteristics. We interpret these findings in terms of word access, which may involve the simulation of sensory features associated with the concept, even if participants were not explicitly required to access visual properties. (PsycINFO Database Record

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,303 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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