The relationship between language experience variables and the time course of spoken word recognition.
Notice bibliographique
Résumé
During spoken word recognition, words that are related phonologically (e.g., dog and dot) and words that are related semantically (e.g., dog and bear) are known to become active within the first second of word recognition. The time course of activation and resolution of these competing words changes as a function of linguistic knowledge. This preregistered study aimed to examine how a less commonly used linguistic predictor, percent lifetime language exposure, affects the time course of target and competitor activation in an eye-tracking visual world paradigm. Lifetime exposure was expected to capture variability in the representations and processes that contribute to individual differences in spoken word recognition. Results show that when putting lifetime exposure to French on a scale, more lifetime exposure was related to target fixations and slightly related to early phonological coactivation, but not related to semantic coactivation. These analyses demonstrate how generalized additive mixed models might help examine time course data with more continuous linguistic variables. Exploratory analyses looked at the amount of variance captured by three linguistic experience predictors (lifetime French exposure, recent French exposure, French vocabulary) on indices of target, phonological, and semantic fixations and identified vocabulary size as most frequently explaining significant variance, but the pattern of results did not differ from those of lifetime language exposure. These findings suggest that lifetime language exposure may not fully capture subtle differences in linguistic experience that affect lexical coactivation such as those brought upon by differences in exposure trajectories across the lifetime or differences in the setting of language exposure. (PsycInfo Database Record (c) 2025 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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».