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Record W1153126644 · doi:10.71781/18238

Latéralisation hémisphérique et lecture : l’utilisation de l’information visuelle disponible en reconnaissance de mots par chaque hémisphère cérébral

2013· dissertation· fr· W1153126644 on OpenAlexfundno aff
K. Tadros

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
KeywordsHumanitiesMedicineGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de cette thèse, nous investiguons la capacité de chaque hémisphère cérébral à utiliser l’information visuelle disponible lors de la reconnaissance de mots. Il est généralement convenu que l’hémisphère gauche (HG) est mieux outillé pour la lecture que l’hémisphère droit (HD). De fait, les mécanismes visuoperceptifs utilisés en reconnaissance de mots se situent principalement dans l’HG (Cohen, Martinaud, Lemer et al., 2003). Puisque les lecteurs normaux utilisent optimalement des fréquences spatiales moyennes (environ 2,5 - 3 cycles par degré d’angle visuel) pour reconnaître les lettres, il est possible que l’HG les traite mieux que l’HD (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 l’effet de l’excentricité visuelle sur la reconnaissance de mots soit inégal entre les hémichamps. Notamment, la première lettre est celle qui porte habituellement le plus d’information pour l’identification d’un mot. C’est aussi la plus excentrique lorsque le mot est présenté à l’hémichamp visuel gauche (HVG), ce qui peut nuire à son identification indépendamment des capacités de lecture de l’HD. L’objectif de la première étude est de déterminer le spectre de fréquences spatiales utilisé par l’HG et l’HD en reconnaissance de mots. Celui de la deuxième étude est d’explorer les biais créés par l’excentricité 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 l’HG requière moins d’information visuelle que l’HD pour atteindre le même niveau de performance. Étonnament toutefois, l’HD utilise de plus hautes fréquences spatiales pour identifier des mots plus longs. Deuxièmement, lors de présentation à l’HVG, nous trouvons que la 1re lettre, c’est à dire la plus excentrique, est parmi les mieux identifiées même lorsqu’elle a une plus grande valeur informative. Ceci est à l’encontre de l’hypothèse voulant que l’excentricité des lettres exerce un biais négatif pour les mots présentés à l’HVG. De façon intéressante, nos résultats suggèrent la présence d’une stratégie de traitement spécifique au lexique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.730
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.323 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
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