On the roles of form systematicity and sensorimotor effects in language processing.
Notice bibliographique
Résumé
Grounded or embodied cognition research has employed body-object interaction (BOI; e.g., Pexman et al., 2019) ratings to investigate sensorimotor effects during language processing. We investigated relationships between BOI ratings and nonarbitrary statistical mappings between words' phonological forms and their syntactic category in English; i.e., form systematicity. In Study 1, principal components analysis revealed that BOI and form systematicity measures load on a common component, indicating they convey similar information about the probability of a word belonging to a particular syntactic category. In Studies 2, 3, and 4, form systematicity measures were stronger predictors of English Lexicon Project (ELP; Balota et al., 2007), Auditory English Lexicon Project (AELP; Goh et al., 2020), and English Crowdsourcing Project (ECP; Mandera et al., 2020) performance than BOI. In Study 5, BOI was a stronger predictor of performance from the Calgary Semantic Decision Project (CSDP; Pexman et al., 2017) than form systematicity. In Study 6, only form systematicity significantly predicted performance from the LinguaPix object naming megastudy (Krautz & Keuleers, 2022). Together, these results demonstrate that nonarbitrary statistical relationships in the form of mappings between ortho-phonological information and meaning are accessed automatically during language processing; i.e., even when syntactic category is not relevant to the task, and that sensorimotor simulation mechanisms are only strongly engaged when explicitly demanded by the task. We discuss the implications of these findings for proposals of embodied or grounded cognition and interpretations of neuroimaging data from word recognition tasks. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».