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Enregistrement W4376616512 · doi:10.1017/langcog.2023.14

Masked orthographic neighbor priming effects in Chinese two-character words

2023· article· en· W4376616512 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

RevueLanguage and Cognition · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLexical decision taskPriming (agriculture)Syllabic verseCharacter (mathematics)Prime (order theory)Word recognitionContrast (vision)LinguisticsPsychologyComputer scienceSpeech recognitionArtificial intelligenceMathematicsReading (process)BiologyCognitionCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In masked priming lexical decision tasks in alphabetic or syllabic script languages, latencies are longer when a word target is primed by a higher frequency neighbor (e.g., blue–BLUR) than when primed by an unrelated word of equivalent frequency (e.g., care–BLUR) – an “inhibitory neighbor priming effect.” In contrast, Zhou et al. (1999) demonstrated facilitatory orthographic neighbor priming for two-character Chinese words (e.g., 华丽–华贵). However, Zhou et al. did not control for relative prime-target frequency, which has been shown to be important in experiments when examining languages with other scripts. In the present Experiment 1 word neighbor primes (e.g., 容易-容貌) produced an inhibitory neighbor priming effect when the prime was higher frequency than the target, paralleling effects in other script languages. In further experiments, paralleling those in other script languages, two-character targets primed by nonword neighbors (容待-容貌) or single constituent characters matching the target in either position (容-容貌) showed significant facilitation. These results suggest that lexical activation/competition processes for two-character Chinese words are reasonably similar to those for words in alphabetic/syllabic script languages.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,291 · 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