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Enregistrement W2779500575 · doi:10.3724/sp.j.1041.2017.01483

The temporal courses of word frequency effect and syllable frequency effect of Chinese handwritten production in the old: An ERP study

2017· article· en· W2779500575 sur OpenAlexaff
Jieying He, Qingfang ZHANG

Notice bibliographique

RevueActa Psychologica Sinica · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllableSpeech recognitionNull (SQL)Production (economics)Computer scienceNatural language processingPsychologyLinguisticsArtificial intelligenceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

摘要: 本研究运用事件相关电位技术, 考察了老年人(60岁以上)汉语词汇书写产生过程中的词汇频率效应和音节频率效应的时间进程。实验中采用图画命名范式, 要求被试在看到图画之后迅速且准确地写出相应的名称。结果表明:词汇频率和音节频率影响汉字书写的潜伏期, 表现为高词汇频率词的书写潜伏期短于低词汇频率词, 高音节频率词的书写潜伏期短于低音节频率词; 在书写产生的早期阶段, 词频与音节频率效应独立发生, 早期词频效应可能来源于正字法词典中信息的提取, 早期音节频率效应可能来源于语音词典中对音节的提取, 且词频效应早于音节频率效应, 这为“正字法自主假设”提供了支持证据。在书写产生的晚期阶段, 词频和音节频率之间存在交互作用, 这可能是由于语音词典和正字法词典之间的双向联结, 激活的双向扩散引起的。语音信息在书写产生过程被激活, 在较晚的阶段影响了正字法编码过程。

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,376 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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