Visual word recognition: Attention, intention, context, and processing dynamics.
Notice bibliographique
Résumé
The notion that some mental processes are "automatic" while others are "controlled" is a distinction that appears in virtually all cognition textbooks, as well as in thousands of papers and book chapters. Indeed, so entrenched is the automatic side of this distinction that various leading computational accounts make no mention of it, but instead assume it implicitly. These models, and the field more generally, assume that processing is stimulus triggered and does not need any form of attention or an intention as a preliminary. Further, the fundamental processing dynamics underlying such automatic processing is widely seen as consisting of interactive activation and autonomous in that it unfolds in the same way across contexts. I review a number of findings from my lab that lead me to a different conclusion. Visual word recognition requires a consideration and integrated understanding of automaticity, attention, intention, context, and cognitive processing. I present various findings that challenge the preeminent role ascribed to interactive activation as implemented in the dominant computational models. I conclude that, going forward, the time is due for computational models of visual word recognition (and researchers in the field more generally) to acknowledge that the findings reported here constitute benchmarks that constrain theory and present opportunities for making meaningful advances in our understanding of visual word recognition (and perhaps of cognition more generally). A few proposals for how we might think about some of these processes are offered. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».