To see or not to see: The roles of item properties and language knowledge in Chinese missing logographeme effect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined how language knowledge and item properties (i.e., semantic relatedness and position) influenced Chinese missing logographeme effects. Eighty-four Chinese readers and 53 English readers were asked to search for the Chinese logographeme 口 while reading a Chinese prose passage. The target 口 appeared in five different positions (i.e., left, right, top, bottom, or inside), varying its degree of semantic relatedness to its embedded characters. The generalized linear mixed-effect model revealed a significant interaction between semantic relatedness and position in Chinese, but not in English, readers when visual complexity and frequency were controlled. For Chinese readers, a higher omission rate occurred when 口 appeared in the top and inside positions and exhibited low semantic relatedness with its embedded characters, whereas 口 was omitted more when it was positioned on the right and exhibited high semantic relatedness to its embedded characters. English readers exhibited a different omission pattern: 口 was omitted more when it appeared in the left or right position irrespective of semantic relatedness. In addition, 口 was omitted more in the inside, rather than the bottom, position. These findings suggest that the omission rate of the logographeme is determined by item properties at the sublexical level and the reader’s language knowledge.
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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 | 0,000 | 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 ».