Diving into a pool or volcano? Examining the influence of sentence context and task demands on sentence reading in younger and older adults
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive ageing is often associated with slower lexical processing, which might influence both language production and comprehension. Words are typically used in context, which can further influence word processing and potential age differences. However, it remains unclear how older adults are affected by context during reading. Older adults are reported to have in-tact semantic knowledge, which could potentially help them to process words predicted by semantic information in the preceding context. However, potential difficulties with semantic control might mean older adults have greater difficulty suppressing interfering information from mismatching contexts. In this study we examined the influence of contexts that either predicted a specific target word ("matched", e.g., "The man watched the lava erupt from the volcano") or predicted another word than the target ("mismatched", e.g., "The swimmer dived into the volcano") as compared to neutral contexts (e.g., "They went to see the volcano"). We also examined the potential role of task demands by asking participants to either just read the sentences for comprehension or to answer questions. Forty younger adults (18-35 years old) and forty older adults (65-80 years old) completed a self-paced reading task in which we measured reading times for the target words. Older adults showed slower reading times overall. Matched sentence contexts facilitated reading times in both age groups. Surprisingly, mismatched sentence contexts did not hinder reading times in either age group. Furthermore, reading times were not influenced by task demands. Together, this shows the importance of studying language in context. While interference from mismatching sentence contexts might have not been substantial enough to delay reading, reading was faster when processing expected words. This suggests older adults can indeed benefit from semantic knowledge to facilitate word processing during comprehension. This occurred even when no additional task was presented and people were purely reading for comprehension.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».