The effect of semantic transparency on the processing of morphologically derived words: Evidence from decision latencies and event-related potentials.
Notice bibliographique
Résumé
Decomposition theories of morphological processing in visual word recognition posit an early morpho-orthographic parser that is blind to semantic information, whereas parallel distributed processing (PDP) theories assume that the transparency of orthographic-semantic relationships influences processing from the beginning. To test these alternatives, the performance of participants on transparent (foolish), quasi-transparent (bookish), opaque (vanish), and orthographic control words (bucket) was examined in a series of 5 experiments. In Experiments 1-3 variants of a masked priming lexical-decision task were used; Experiment 4 used a masked priming semantic decision task, and Experiment 5 used a single-word (nonpriming) semantic decision task with a color-boundary manipulation. In addition to the behavioral data, event-related potential (ERP) data were collected in Experiments 1, 2, 4, and 5. Across all experiments, we observed a graded effect of semantic transparency in behavioral and ERP data, with the largest effect for semantically transparent words, the next largest for quasi-transparent words, and the smallest for opaque words. The results are discussed in terms of decomposition versus PDP approaches to morphological processing. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».