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Enregistrement W4319772631 · doi:10.31234/osf.io/cbvjr

Word length and frequency effects on text reading are highly similar in 12 alphabetic languages

2023· preprint· en· W4319772631 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWord lists by frequencyEye movementComputer scienceLinguisticsWord (group theory)Fixation (population genetics)Universality (dynamical systems)Reading (process)Word lengthNatural language processingArtificial intelligencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most robust findings in research on eye-movement control in reading is that shorter and more frequent words are recognized faster and skipped more often than longer and less frequent words. These benchmark effects of word length and frequency are reported in all languages studied to date and inform computational models of eye-movements in reading. This paper asks whether each of these effects is similar in magnitude across languages. We analyzed 12 typologically diverse alphabetic languages from the Multilingual Eye-Movement Corpus (MECO). The languages varied substantially in their word length and frequency distributions as a function of orthographic conventions and the morpho-syntactic type. Despite this variability, the effects of word length and frequency on fixation durations and skipping rate were highly comparable in size between the languages. This finding suggests a high degree of cross-linguistic universality in the readers' behavioral response to visual and linguistic complexity (indexed by word length) and the amount of familiarity with the word (indexed by word frequency). It also suggests feasibility of, and provides empirical data for, generalizable cross-linguistic computational models of eye-movement control in reading.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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