Developmental changes in phonological and semantic competition during spoken word recognition
Notice bibliographique
Résumé
Spoken word-recognition is a foundational skill in child language development; the organization and activation of phonological and semantic competitors develops which in turn impacts word recognition. One of the factors impacting spoken word recognition is the ability to resolve lexical competition. The current study first examines how the time-course of lexical activation changes through development, and second, whether children attend more to targets when competitors are visually present or not. To date, 25 children between ages 3–7 who began acquiring French from birth participated in a visual world eye-tracking paradigm. Children were presented with 4 images, each representing a different French word. Images were either presented with both a phonological (e.g., baleine) and semantic (e.g., cerise) competitor of the audio stimuli (e.g., banana) or the audio stimuli had no relation to the competitor images (e.g., épée). Primary analysis reveals that older children look more to the target than younger children [F(2,22) = 3.8, p =.04] and that the presence of competitors does not impact target recognition [F(1,18) = 0.03, p =.87]. Such findings imply that children improve in their abilities to efficiently recognize words with age but are not affected by the visual presence of lexical competitors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».