Reading proficiency predicts spatial eye-movement control in the first and second language
Notice bibliographique
Résumé
Research on eye movement control during first language (L1) reading has long since established that (i) words are read most efficiently when the first saccade into the word lands near its center, (ii) words are refixated more often when landing positions deviate from the center of the word, and (iii) relatively proficient readers' saccades land closer to this center position. Eye-tracking studies of second language (L2) reading tend to compare participant groups based on their language background (L1 vs L2) rather than L2 proficiency. As of yet, there has been no comparison of these approaches. This study reports a comparative analysis of the Multilingual Eye-movement COrpus (MECO), which contains data on English text reading and its component skills from 543 participants representing 12 different L1s. Our analyses of the distributions of initial landing positions and refixation probabilities establish that the gradient measure of proficiency in English (as L1 or L2) has a greater explanatory power than categorical contrasts between language backgrounds. We also found that English proficiency has a gradient effect on efficiency of saccadic targeting: more proficient readers landed their initial saccades closer to the word's center. However, more proficient readers of English were also less accurate in their saccadic targeting, showing greater dispersion of initial landing positions. We link this puzzling finding to the observation that landing in a suboptimal position comes with a much higher processing cost (refixation probability) for less proficient readers. This paper discusses theoretical and methodological implications of the novel findings for reading research.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».