The visual world paradigm for indexing phonological and semantic lexical co-activation in children: A methodological overview
Notice bibliographique
Résumé
The visual world paradigm (VWP) can be used to understand the time-course of activation of words and their competitors during spoken word recognition. A target word is presented auditorily (e.g., ‘candy’) while the target word and its competitors are presented visually. Competitors are words that may be activated briefly despite not being the target word. They can sound similar (e.g., ‘candle’), have related meaning (e.g., ‘pie’), or be related in some other way to a presented word (e.g., perceptually related such as a ‘rope’ and ‘snake’). The visual world paradigm allows the researcher to examine what words, from a fixed set of images on the screen, the participant is considering. This is time locked in milliseconds, typically starting from the target word presentation and before the participant has fully recognized the target word. There are many linguistic applications and variations to the task. In our manuscript, we describe a 4-image version of the VWP for use in a study with French-speaking children between ages 3-7 years old. Our task allows for the examination of both phonological and semantic co-activation of auditorily presented words. Children complete 36 test trials during the experiment. During a test trial, a set of 4 images are presented equidistant from the center of the screen. One image is the ‘target’ and the other three images are either competitors (phonologically or semantically related) or unrelated to the target. Children hear the label of the target image. In our version, children are also instructed to point at the corresponding image to establish word choice. Children’s looks to the images are indexed during the first 2000 ms after the onset of the auditory word. Analyses examine children’s looks, not just to the labeled target image, but also to the competitors. This gives researchers insight into the activation and inhibition of presented and competing words during the time-course of spoken word recognition.
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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».