The Focal Attention Window Size Explains Letter Substitution Errors in Reading
Notice bibliographique
Résumé
Acquired Neglect Dyslexia is often associated with right-hemisphere brain damage and is mainly characterized by omissions and substitutions in reading single words. Martelli et al. proposed in 2011 that these two types of error are due to different mechanisms. Omissions should depend on neglect plus an oculomotor deficit, whilst substitutions on the difficulty with which the letters are perceptually segregated from each other (i.e., crowding phenomenon). In this study, we hypothesized that a deficit of focal attention could determine a pathological crowding effect, leading to imprecise letter identification and consequently substitution errors. In Experiment 1, three brain-damaged patients, suffering from peripheral dyslexia, mainly characterized by substitutions, underwent an assessment of error distribution in reading pseudowords and a T detection task as a function of cue size and timing, in order to measure focal attention. Each patient, when compared to a control group, showed a deficit in adjusting the attentional focus. In Experiment 2, a group of 17 right-brain-damaged patients were asked to perform the focal attention task and to read single words and pseudowords as a function of inter-letter spacing. The results allowed us to confirm a more general association between substitution-type reading errors and the performance in the focal attention task.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».