Effects of language familiarity and style (font vs. handwriting) on the word inversion effect
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».