Latéralisation hémisphérique et lecture : lâutilisation de lâinformation visuelle disponible en\nreconnaissance de mots par chaque hémisphère cérébral
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de cette thèse, nous investiguons la capacité de chaque hémisphère cérébral à utiliser lâinformation visuelle disponible lors de la reconnaissance de mots. Il est généralement convenu que lâhémisphère gauche (HG) est mieux outillé pour la lecture que lâhémisphère droit (HD). De fait, les mécanismes visuoperceptifs utilisés en reconnaissance de mots se situent principalement dans lâHG (Cohen, Martinaud, Lemer et al., 2003). Puisque les lecteurs normaux utilisent optimalement des fréquences spatiales moyennes (environ 2,5 - 3 cycles par degré dâangle visuel) pour reconnaître les lettres, il est possible que lâHG les traite mieux que lâHD (Fiset, Gosselin, Blais et Arguin, 2006). Par ailleurs, les études portant sur la latéralisation hémisphérique utilisent habituellement un paradigme de présentation en périphérie visuelle. Il a été proposé que lâeffet de lâexcentricité visuelle sur la reconnaissance de mots soit inégal entre les hémichamps. Notamment, la première lettre est celle qui porte habituellement le plus dâinformation pour lâidentification dâun mot. Câest aussi la plus excentrique lorsque le mot est présenté à lâhémichamp visuel gauche (HVG), ce qui peut nuire à son identification indépendamment des capacités de lecture de lâHD. Lâobjectif de la première étude est de déterminer le spectre de fréquences spatiales utilisé par lâHG et lâHD en reconnaissance de mots. Celui de la deuxième étude est dâexplorer les biais créés par lâexcentricité et la valeur informative des lettres lors de présentation en champs divisés. Premièrement, nous découvrons que le spectre de fréquences spatiales utilisé par les deux hémisphères en reconnaissance de mots est globalement similaire, même si lâHG requière moins dâinformation visuelle que lâHD pour atteindre le même niveau de performance. Ãtonnament toutefois, lâHD utilise de plus hautes fréquences spatiales pour identifier des mots plus longs. Deuxièmement, lors de présentation à lâHVG, nous trouvons que la 1re lettre, câest à dire la plus excentrique, est parmi les mieux identifiées même lorsquâelle a une plus grande valeur informative. Ceci est à lâencontre de lâhypothèse voulant que lâexcentricité des lettres exerce un biais négatif pour les mots présentés à lâHVG. De façon intéressante, nos résultats suggèrent la présence dâune stratégie de traitement spécifique au lexique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».