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Enregistrement W4393039750 · doi:10.1037/xlm0001328

Socialness effects in lexical–semantic processing.

2024· article· en· W4393039750 sur OpenAlexafffund
Veronica Diveica, Emiko J. Muraki, Richard J. Binney, Penny M. Pexman

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConcretenessPsychologyLexical decision taskNounSemantics (computer science)Cognitive psychologySemantic memoryPsycINFOTask (project management)VerbMeaning (existential)Natural language processingComputer scienceCognitionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, influences lexical-semantic processing. In Study 1, across a series of item-level regression analyses, we found that (a) socialness can facilitate responses in lexical, semantic, and memory tasks, and (b) limited evidence for an interaction of socialness with concreteness. In Studies 2-3, we tested the preregistered hypothesis that social words, compared to nonsocial 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 information is an important dimension of semantic representation. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,339

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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