Foveal Splitting of Compounds and Pseudocompounds using Anaglyphs
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the nature of linguistic codes at the earliest moments of visual word recognition by employing red-blue anaglyph glasses to split compounds (e.g., snowball) and pseudocompounds (e.g., cartridge) along the fovea’s vertical meridian. By hypothesis, anaglyphs allowed us to manipulate the role of retinotopic projections during visual processing, whereby word segments were projected to the right or left hemisphere via the ipsilateral or contralateral pathways. Furthermore, this technique allows the embedded words (i.e., constituents) of compounds and pseudocompounds to be presented independently in the visual word form area. Seventy-one participants performed a visual masked lexical decision task, where they made word-nonword judgements. Stimuli were presented for 133 milliseconds either completely in black (both pathways), red/blue (ipsilateral pathways) and blue/red (contralateral pathways). The compounds and pseudocompounds were split into their constituents (legal split) or one letter to the left or to right of the morpheme boundary (illegal split). Compounds varied in the degree of semantic transparency, either transparent (T) or opaque (O), of constituents (e.g., TT, snowball; OT, crowbar; TO, jailbird; OO, hogwash). The accuracy and response times (RTs) to the lexical decision task were analyzed using linear mixed effects models. Results suggest an advantage for words processed through both visual pathways than when they are projected contralaterally (both in accuracy and RTs) and ipsilaterally (in accuracy only). Furthermore, legally split stimuli were judged faster and more accurately than illegal split stimuli regardless of word type. Responses to compounds were more accurate when compared to pseudocompounds. Taken together, these findings suggest that the early visual word recognition system is sensitive to the internal structure of compounds and pseudocompounds, but blind to the semantic contribution of their constituents.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».