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Enregistrement W4382283165 · doi:10.31234/osf.io/ek5a3

Socialness Effects in Lexical-Semantic Processing

2023· preprint· en· W4382283165 sur OpenAlexafffund
Veronica Diveica, Emiko J. Muraki, Richard J. Binney, Penny M. Pexman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacsUK Research and Innovation
Mots-clésConcretenessNounPsychologyLexical decision taskSemantics (computer science)Semantic memoryTask (project management)VerbCognitive psychologyMeaning (existential)Lexical semanticsComputer scienceNatural language processingLinguisticsLexical itemArtificial intelligenceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary theories of semantic representation posit that social experience is an important source of information for deriving meaning. However, there is a lack of behavioural evidence in support of this proposal. The aim of present work was to test whether words’ degree of social relevance, or socialness, influences lexical-semantic processing. In Study 1, across a series of item-level regression analyses, we found (1) that socialness can facilitate responses in lexical, semantic and memory tasks, and (2) limited evidence for an interaction of socialness with concreteness. In Studies 2-3, we tested the pre-registered hypothesis that social, compared to non-social words, will be associated with faster and more accurate responses during a syntactic classification task. We found that socialness has a facilitatory effect on noun decisions (Study 3), but not verb decisions (Study 2). Overall, our results suggest that the socialness of a word affects lexical-semantic processing but also that this is task-dependent. These findings constitute novel evidence in support of proposals that social experience is an important dimension of semantic representation.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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