A reexamination of consonant–vowel differences in masked transposed letter priming effects in the lexical decision task.
Notice bibliographique
Résumé
Most orthographic coding models are based on the assumption that the orthographic code does not distinguish between vowels and consonants and, therefore, those models predict no difference between vowel (cisano-CASINO) and consonant (caniso-CASINO) transposed-letter (TL) effects. The available data, however, do provide some evidence for a consonant-vowel distinction at the level of the orthographic code. Most centrally, masked priming lexical decision tasks, mainly carried out in Spanish, have shown priming from consonant TL primes (e.g., caniso) but not from vowel TL primes (e.g., cisano). The present experiments were an investigation of this pattern. Experiment 1, based on Schubert, Kinoshita, and Norris' (2018) stimuli which showed no consonant-vowel differences in an unprimed same-different task, also showed no consonant-vowel differences in masked TL priming effects in lexical decision showing, for the first time, a vowel TL priming effect in that task. Experiment 2, using Lupker, Perea, and Davis' (2008) Experiment 1a stimuli, also showed a small but significant vowel TL priming effect (a nonreplication of that experiment), while replicating the consonant TL priming effect that those authors originally reported. In Experiment 3, TL priming was again essentially unaffected by the consonant-vowel status of the letters involved as well as by target frequency, a variable on which the Experiment 1 and 2 stimuli differed. These results, supported by evoked response potential (ERP) results from other labs, suggest that consonant-vowel TL differences, when they do emerge in English, are likely are not due to the nature of the orthographic code. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».