Age-Related Differences in the Online Processing of Spoken Semantic Context and the Effect of Semantic Competition: Evidence From Eye Gaze
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study examined age-related differences in the use of semantic context and in the effect of semantic competition in spoken sentence processing. We used offline (response latency) and online (eye gaze) measures, using the "visual world" eye-tracking paradigm. Method Thirty younger and 30 older adults heard sentences related to one of four images presented on a computer monitor. They were asked to touch the image corresponding to the final word of the sentence (target word). Three conditions were used: a nonpredictive sentence, a predictive sentence suggesting one of the four images on the screen (semantic context), and a predictive sentence suggesting two possible images (semantic competition). Results Online eye gaze data showed no age-related differences with nonpredictive sentences, but revealed slowed processing for older adults when context was presented. With the addition of semantic competition to context, older adults were slower to look at the target word after it had been heard. In contrast, offline latency analysis did not show age-related differences in the effects of context and competition. As expected, older adults were generally slower to touch the image than younger adults. Conclusions Traditional offline measures were not able to reveal the complex effect of aging on spoken semantic context processing. Online eye gaze measures suggest that older adults were slower than younger adults to predict an indicated object based on semantic context. Semantic competition affected online processing for older adults more than for younger adults, with no accompanying age-related differences in latency. This supports an early age-related inhibition deficit, interfering with processing, and not necessarily with response execution.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».