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Enregistrement W3166999601 · doi:10.1037/cep0000257

From lollipops to lidocaine: The need for a universal print-to-speech framework.

2021· article· en· W3166999601 sur OpenAlexfundno aff
Jacqueline Cummine, Angela Cullum, Daniel Aalto, Tyson Sereda, Cassidy Fleming, Alesha Reed, Amberley Ostevik, Sienna Cashion-Dextrase, Caroline C. Jeffery, William Hodgetts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLidocaineComputer scienceSpeech recognitionPsychologyCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is a strong relationship between reading and articulation (Lervåg & Hulme, 2009; Pan et al., 2011). Given the tight coupling of these processes, innovative approaches are needed to understand the intricacies associated with print-speech connections. Here we ran a series of tightly controlled experiments to examine the impact of mouth perturbations on silent reading. METHOD: = 97; E1 = 27; E2 = 32; E3 = 38) completed each of the tasks two times: once with a somatosensory perturbation (lollipop, bite bar, or lidocaine) and once without. RESULTS: For each experiment, a linear mixed effects analysis was run. Overall, we found that the lollipop (E1) and lidocaine (E3) had some specific effects on word recognition (e.g., for "no" responses), particularly in the Spell-LDT, whereas the bite bar (E2) had no effect on word recognition. The picture categorization task was not impacted by any perturbations. CONCLUSION: These findings provide evidence that sensorimotor information is connected to reading. We discuss how these findings advance our understanding of a print-to-speech framework. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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