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Enregistrement W4285034367 · doi:10.31219/osf.io/9vze5

Steps towards understanding the phonological output buffer and its role in the production of numbers, morphemes, and function words

2022· preprint· en· W4285034367 sur OpenAlexfundno aff
Dror Dotan, Naama Friedmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAzrieli FoundationIsrael Science Foundation
Mots-clésPhonological ruleMorphemePhonologyLinguisticsPsychologySpeech productionCognitive psychologyComputer scienceNatural language processingSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Stimulus Type Effect on Phonological and Semantic errors (STEPS) describes the phenomenon in which a person, following brain damage, produces words with phonological errors (fine => fige), but number words with semantic errors (five => eight). To track the origins of this phenomenon and find out whether it is limited to numbers, we assessed the speech production of six individuals with conduction aphasia following a damage in the left hemisphere, who made phonological errors in words. STEPS was found in all six participants, and was not limited to number words – several other word categories were also produced with semantic rather than phonological errors: function words, English letter names, and morphological affixes were substituted with other words within their category. This supports the building blocks hypothesis: when phonological sequences serve as building blocks in a productive process, they end up having pre-assembled phonological representations, ready for articulation. STEPS reflects a deficit that causes substitutions of one phonological unit with another. In the case of plain content words, this causes substitutions of one phoneme with another, but in the case of pre-assembled phonological unit, this causes substitutions of number words with other number words, function words with function words, and morphological affixes with other affixes. An analysis of the participants’ functional locus of deficit revealed that they all had a deficit in the phonological output buffer, and this was their only common deficit. We therefore concluded that the pre-assembled phonological units are stored in dedicated mini-stores in the phonological output buffer, which processes not only phonemes but also whole number words, function words, and morphemes. We also found that STEPS depends on the word's role: number words were produced with semantic errors only when they appeared in numeric context, and function words triggered semantic errors only in grammatical context. This suggests that the phonological representation of a word can be obtained either from the phonological output lexicon or from a store of pre-assembled representations in the phonological output buffer, depending on the word's role.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0030,013
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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