Effects of central vs. peripheral attentional-oculomotor exercise on lexical processing
Notice bibliographique
Résumé
Past research from our lab has suggested visual demands in video games serve to exercise attentional-oculomotor (A-O) processing in a manner beneficial to reading. However, testing the effect of video games on reading typically requires long timeframes (e.g., multiweek training or years of accumulated video game experience). The current study manipulated within-experiment peripheral and central demands to evaluate the effects of A-O exercise on task performance. Our study included two tasks: an orthographic lexical decision task (OLDT), designed to optimise orthographic lexical processing, and a novel graphic-based health bar decision task (HBDT). In Experiment 1, the stimuli were presented centrally in one block and peripherally in another block to manipulate A-O exercise. We observed greater improvements in the peripheral-first than the central-first group, particularly for the OLDT. In Experiments 2 and 3, we focused on the OLDT, with the HBDT serving as the A-O exercise task, and observed improvements in both centrally and peripherally trained participants. We additionally observed, through analyses of word and bigram frequency, a double dissociation, whereby increased target word frequency was associated with faster target reaction times and improved error rates, whereas increased foil bigram frequency was associated with slower foil reaction times and worse error rates. Taken together, the experiments demonstrate a mechanism beyond simple task learning that drives reading improvements, and A-O exercise, even if movements are small, appears to play a role in the improvements observed. We suggest future research should further develop this paradigm and examine its utility for reading remediation in dyslexia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».