An examination of models of reading multi-morphemic and pseudo multi-morphemic words using sandwich priming.
Notice bibliographique
Résumé
Rastle et al. (2004) reported that true (e.g., walker) and pseudo (e.g., corner) multi-morphemic words prime their stem words more than form controls do (e.g., brothel priming BROTH) in a masked priming lexical decision task. This data pattern has led a number of models to propose that both of the former word types are "decomposed" into their stem (e.g., walk, corn) and affix (e.g., -er) early in the reading process. The present experiments were designed to examine the models proposed to explain Rastle et al.'s effect, including models not assuming a decomposition process, using a more sensitive priming technique, sandwich priming (Lupker & Davis, 2009). Experiment 1, using the conventional masked priming procedure, replicated Rastle et al.'s results. Experiments 2 and 3, involving sandwich priming procedures, showed a clear dissociation between priming effects for true versus pseudo multi-morphemic words, results that are not easily explained by any of the current models. Nonetheless, the overall data pattern does appear to be most consistent with there being a decomposition process when reading real and pseudo multi-morphemic words, a process that involves activating (and inhibiting) lexical-level representations including a representation for the affix (e.g., -er), with the ultimate lexical decision being based on the process of resolving the pattern created by the activated representational units. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».