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Enregistrement W4244655630 · doi:10.1207/s15516709cog2705_4

Spatial representations activated during real‐time comprehension of verbs

2003· article· en· W4244655630 sur OpenAlexaff
Daniel C. Richardson, Michael J. Spivey, Lawrence W. Barsalou, Ken McRae

Notice bibliographique

RevueCognitive Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésVerbHorizontal and verticalComprehensionPsychologyPerceptionCognitive psychologySchema (genetic algorithms)Spatial relationCognitionLinguisticsComputer scienceCommunicationArtificial intelligenceMathematicsInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous research has shown that na_ve participants display a high level of agreement when asked to choose or drawschematic representations, or image schemas, of concrete and abstract verbs [Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 2001, Erlbaum, Mawhah, NJ, p. 873]. For example, participants tended to ascribe a horizontal image schema to push, and a vertical image schema to respect. This consistency in offline data is preliminary evidence that language invokes spatial forms of representation. It also provided norms that were used in the present research to investigate the activation of spatial image schemas during online language comprehension. We predicted that if comprehending a verb activates a spatial representation that is extended along a particular horizontal or vertical axis, it will affect other forms of spatial processing along that axis. Participants listened to short sentences while engaged in a visual discrimination task (Experiment 1) and a picture memory task (Experiment 2). In both cases, reaction times showed an interaction between the horizontal/vertical nature of the verb's image schema, and the horizontal/vertical position of the visual stimuli. We argue that such spatial effects of verb comprehension provide evidence for the perceptual–motor character of linguistic representations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations305
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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