Differences in Working Memory Capacity Affect Online Spoken Word Recognition: Evidence From Eye Movements
Notice bibliographique
Résumé
Individual differences in working memory capacity have been gaining recognition as playing an important role in speech comprehension, especially in noisy environments. Using the visual world eye-tracking paradigm, a recent study by Hadar and coworkers found that online spoken word recognition was slowed when listeners were required to retain in memory a list of four spoken digits (high load) compared with only one (low load). In the current study, we recognized that the influence of a digit preload might be greater for individuals who have a more limited memory span. We compared participants with higher and lower memory spans on the time course for spoken word recognition by testing eye-fixations on a named object, relative to fixations on an object whose name shared phonology with the named object. Results show that when a low load was imposed, differences in memory span had no effect on the time course of preferential fixations. However, with a high load, listeners with lower span were delayed by ∼550 ms in discriminating target from sound-sharing competitors, relative to higher span listeners. This follows an assumption that the interference effect of a memory preload is not a fixed value, but rather, its effect is greater for individuals with a smaller memory span. Interestingly, span differences affected the timeline for spoken word recognition in noise, but not offline accuracy. This highlights the significance of using eye-tracking as a measure for online speech processing. Results further emphasize the importance of considering differences in cognitive capacity, even when testing normal hearing young adults.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».