Unmasking the Effects of Orthography, Semantics, and Phonology on 2AFC Visual Word Perceptual Identification
Notice bibliographique
Résumé
In the two-alternative forced-choice (2AFC) task, the target stimulus is presented very briefly, and the participants must choose between two options as to which was the presented target. Some past research (Grossi et al., 2009; Haro et al., 2019) has assumed that the 2AFC word identification task isolates orthographic effects, despite orthographic, semantic, and phonological differences between the alternative options. If so, performance should not differ between word target/nonword foil pairs and British/American word pairs, the latter of which only differ orthographically. In Experiment 1, accuracy and sensitivity were higher during word/nonword trials than British/American trials when participants stated their response was not a guess, demonstrating that phonological/semantic processing contributes to 2AFC performance. In Experiment 2, target visibility was manipulated by increasing the contrast between target and mask for half the trials. Experiment 2 showed that target visibility did not interact with pair type on reaction time, which suggests phonological/semantic processing did not result in feedback to orthographic encoding in this task. This study demonstrates the influence of phonological/semantic processing on word perceptual identification, and shows that 2AFC word identification does not isolate orthographic effects when word/nonword pairs are used, but using British/American word pairs provides a method for doing so. Implications for models and future research are discussed.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».