Phonological-orthographic consistency for Japanese words and its impact on visual and auditory word recognition.
Notice bibliographique
Résumé
In most models of word processing, the degrees of consistency in the mappings between orthographic, phonological, and semantic representations are hypothesized to affect reading time. Following Hino, Miyamura, and Lupker's (2011) examination of the orthographic-phonological (O-P) and orthographic-semantic (O-S) consistency for 1,114 Japanese words (339 katakana and 775 kanji words), in the present research, we initially attempted to measure the phonological-orthographic (P-O) consistency for those same words. In contrast to the O-P and O-S consistencies, which were equivalent for kanji and katakana words, the P-O relationships were much more inconsistent for the kanji words than for the katakana words. The impact of kanji words' P-O consistency was then examined in both visual and auditory word recognition tasks. Although there was no effect of P-O consistency in the standard visual lexical-decision task, significant effects were detected in a lexical-decision task with auditory stimuli, in a perceptual identification task using masked visual stimuli, and in a lexical-decision task with degraded visual stimuli. The implications of these results are discussed in terms of the impact of P-O consistency in auditory and visual word recognition. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».