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Enregistrement W3036442989 · doi:10.71781/18050

L'impact des variables sémantiques sur le traitement des mots

2019· dissertation· fr· W3036442989 sur OpenAlexfundaboutno aff
Georges Chedid

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours de la dernière décennie, plusieurs études ont montré que le traitement des mots est influencé par leurs caractéristiques orthographiques, lexicales et sémantiques. Les valeurs élevées des variables sémantiques, telles que la familiarité conceptuelle, l’imageabilité, la concrétude et l’expérience sensorielle, sont généralement associées à un traitement plus rapide et plus précis des mots lors d’une tâche de décision lexicale sur présentation écrite. Cependant, les normes relatives à l’une des variables sémantiques cruciales, comme la familiarité conceptuelle, et à une autre nouvelle variable, celle de la force perceptuelle d’une modalité spécifique, ne sont pas disponibles pour une large base de données francophones. Cette thèse présente des normes de familiarité conceptuelle, de force perceptuelle visuelle et auditive pour 3 596 mots en français. Ces normes ont été collectées auprès de 313 participants franco-canadiens, âgés entre 18 et 35 ans. Des statistiques descriptives et des analyses corrélationnelles ont été conduites sur ces normes et sur d’autres variables subjectives déjà publiées (âge d’acquisition, imageabilité, concrétude) et objectives (nombre de lettres, fréquence objective). Les analyses de corrélation ont révélé la nature sémantique de nos variables. Plus spécifiquement, les estimations de la force perceptuelle visuelle et auditive ont montré une relation forte avec les variables sémantiques, d’où l’importance du rôle de l’expérience perceptuelle dans la représentation conceptuelle des mots. Nous avons ensuite démontré l'utilité de ces nouvelles normes, de familiarité conceptuelle et de force perceptuelle, en évaluant leur contribution aux temps de réponse dans une tâche de décision lexicale. En utilisant des analyses de régression par étapes, nous avons démontré l’apport indépendant de la familiarité conceptuelle et de la force perceptuelle au-delà d’autres variables psycholinguistiques bien connues, telles que la longueur des mots, la fréquence, l’imageabilité, l’âge d’acquisition et la concrétude. Nos résultats procurent des données probantes en français sur la connaissance des caractéristiques psycholinguistiques et leurs impacts dans le traitement des mots. Les banques de données développées dans ces études constituent un apport significatif sur les études futures qui éclaireront davantage l'interaction entre les systèmes linguistique, sémantique et perceptuel. Ces études aideront les chercheurs à sélectionner des stimuli en français avec des caractéristiques psycholinguistiques spécifiques pour des expériences dans lesquelles la familiarité conceptuelle et la force perceptuelle doivent être prises en compte. Ces normes auront également un large domaine d’utilisation, comme la recherche sur les sciences humaines de la santé et la création de matériel didactique et des tests d’évaluation du langage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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