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Enregistrement W4236388993 · doi:10.31234/osf.io/qackm

Parallel and serial processes in number-to-quantity conversion

2020· preprint· en· W4236388993 sur OpenAlexfundno aff
Dror Dotan, Stanislas Dehaene

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésNumerical digitArithmeticDecimalArabic numeralsBottleneckComputer scienceMathematicsParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Converting a multi-digit number to quantity requires processing not only the digits but also the number’s decimal structure, thus raising several issues. First, are all the digits processed in parallel, or serially from left to right? Second, given that the same digit, at different places, can represent different quantities (e.g., “2” can mean 2, 20, etc.), how is each digit assigned to its correct decimal role? We presented participants with two-digit numbers and asked them to point at the corresponding locations on a number line, while we recorded their pointing trajectory. Crucially, on some trials, the decade and unit digits did not appear simultaneously. When the decade digit was delayed, the decade effect on finger movement was delayed by the same amount. However, a lag in presenting the unit digit delayed the unit effect by 35 ms less than the lag duration, a pattern reminiscent of the psychological refractory period, indicating an idle time window of 35 ms in the units processing pathway. When a lag transiently caused a display of just one digit on screen, the unit effect increased and the decade effect decreased, suggesting errors in binding digits to decimal roles. We propose that a serial bottleneck is imposed by the creation of a syntactic frame for the multidigit number, a process launched by the leftmost digit. All other stages, including the binding of digits to decimal roles, quantification, and merging them into a whole-number quantity, appear to operate in parallel across digits, suggesting a remarkable degree of parallelism in expert readers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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