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Enregistrement W3198422942 · doi:10.1167/jov.21.9.2861

Effects of language familiarity and style (font vs. handwriting) on the word inversion effect

2021· article· en· W3198422942 sur OpenAlexaff
Mehar Singh, Monireh Feizabadi, Andrea Albonico, Jason J.S. Barton

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHandwritingFontPerceptionStimulus (psychology)Inversion (geology)Cognitive psychologySpeech recognitionComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual words and faces have very different properties, words being two-dimensional high-contrast binary stimuli and faces having complex mobile three-dimensional shapes. However, they are both visual stimuli for which humans have high expertise, and both activate similar cerebral networks (albeit with opposing hemispheric asymmetries), raising the possibility that they might share common perceptual mechanisms and effects. In the present study we examine word processing for one prominent effect described in face processing, the inversion effect. To capture the effect of expertise, we compared recognition for familiar and unfamiliar languages. To determine if stimulus variability played a role, we also compared computerized font and handwriting. We recruited two groups of 20 subjects, one fluent in Farsi and one in Punjabi, with neither familiar with the other language. Stimuli were single words of 5-7 letters in length, in one of 6 handwriting or 6 font styles, shown either upright or inverted. Subjects performed a three-alternative match-to-sample task, with 432 trials total. In addition, subjects performed the Cambridge Face Memory Test (CFMT). Subjects had higher accuracy and faster reaction times with the familiar language, and with computerized font. There was a word inversion effect for the familiar but not the unfamiliar script. The inversion effect for accuracy was almost twice as large for handwriting than computerized font. Performance with the inverted familiar language was still superior to that with the unfamiliar language, indicating that language familiarity still facilitates the processing of inverted stimuli. Word inversion effects did not correlate with face inversion effects on the CFMT. We conclude that experience does generate a word inversion effect, and that this effect is greater for less regular script, when reading requires generalization across natural variations in handwriting.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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