Using Network Science Measures to Predict the Lexical Decision Performance of Adults Who Stutter
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Methods from network science have examined various aspects of language processing. Clinical populations may also benefit from these novel analyses. Phonological and lexical factors have been examined in adults who stutter (AWS) as potential contributing factors to stuttering, although differences reported are often subtle. We reexamined the performance of AWS and adults who do not stutter (AWNS) from a previously conducted lexical decision task in an attempt to determine if network science measures would provide additional insight into the phonological network of AWS beyond traditional psycholinguistic measures. Method: Multiple regression was used to examine the influence of several traditional psycholinguistic measures as well as several new measures from network science on response times. Results: AWS responded to low-frequency words more slowly than AWNS; responses for both groups were equivalent for high-frequency words. AWS responded to shorter words more slowly than AWNS, producing a reverse word-length effect. For the network measures, degree/neighborhood density and closeness centrality, but not whether a word was inside or outside the giant component, influenced response times similarly between groups. Conclusions: Network analyses suggest that multiple levels of the phonological network might influence phonological processing, not just the micro-level traditionally considered by mainstream psycholinguistics.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».