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Enregistrement W766696450 · doi:10.71781/13863

Le chunking perceptif de la parole : sur la nature du groupement temporel et son effet sur la mémoire immédiate

2012· dissertation· fr· W766696450 sur OpenAlexfundno aff
Annie C. Gilbert

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans de nombreux comportements qui reposent sur le rappel et la production de séquences, des groupements temporels émergent spontanément, créés par des délais ou des allongements. Ce « chunking » a été observé tant chez les humains que chez certains animaux et plusieurs auteurs l’attribuent à un processus général de chunking perceptif qui est conforme à la capacité de la mémoire à court terme. Cependant, aucune étude n’a établi comment ce chunking perceptif s’applique à la parole. Nous présentons une recension de la littérature qui fait ressortir certains problèmes critiques qui ont nui à la recherche sur cette question. C’est en revoyant ces problèmes qu’on propose une démonstration spécifique du chunking perceptif de la parole et de l’effet de ce processus sur la mémoire immédiate (ou mémoire de travail). Ces deux thèmes de notre thèse sont présentés séparément dans deux articles. Article 1 : The perceptual chunking of speech: a demonstration using ERPs Afin d’observer le chunking de la parole en temps réel, nous avons utilisé un paradigme de potentiels évoqués (PÉ) propice à susciter la Closure Positive Shift (CPS), une composante associée, entre autres, au traitement de marques de groupes prosodiques. Nos stimuli consistaient en des énoncés et des séries de syllabes sans sens comprenant des groupes intonatifs et des marques de groupements temporels qui pouvaient concorder, ou non, avec les marques de groupes intonatifs. Les analyses démontrent que la CPS est suscitée spécifiquement par les allongements marquant la fin des groupes temporels, indépendamment des autres variables. Notons que ces marques d’allongement, qui apparaissent universellement dans la langue parlée, créent le même type de chunking que celui qui émerge lors de l’apprentissage de séquences par des humains et des animaux. Nos résultats appuient donc l’idée que l’auditeur chunk la parole en groupes temporels et que ce chunking perceptif opère de façon similaire avec des comportements verbaux et non verbaux. Par ailleurs, les observations de l’Article 1 remettent en question des études où on associe la CPS au traitement de syntagmes intonatifs sans considérer les effets de marques temporels. Article 2 : Perceptual chunking and its effect on memory in speech processing:ERP and behavioral evidence Nous avons aussi observé comment le chunking perceptif d’énoncés en groupes temporels de différentes tailles influence la mémoire immédiate d’éléments entendus. Afin d’observer ces effets, nous avons utilisé des mesures comportementales et des PÉ, dont la composante N400 qui permettait d’évaluer la qualité de la trace mnésique d’éléments cibles étendus dans des groupes temporels. La modulation de l’amplitude relative de la N400 montre que les cibles présentées dans des groupes de 3 syllabes ont bénéficié d’une meilleure mise en mémoire immédiate que celles présentées dans des groupes plus longs. D’autres mesures comportementales et une analyse de la composante P300 ont aussi permis d’isoler l’effet de la position du groupe temporel (dans l’énoncé) sur les processus de mise en mémoire. Les études ci-dessus sont les premières à démontrer le chunking perceptif de la parole en temps réel et ses effets sur la mémoire immédiate d’éléments entendus. Dans l’ensemble, nos résultats suggèrent qu’un processus général de chunking perceptif favorise la mise en mémoire d’information séquentielle et une interprétation de la parole « chunk par chunk ».

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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