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Record W7039133601

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

2013· other· fr· W7039133601 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicVector-Borne Animal Diseases
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChunking (psychology)Closure (psychology)Social relationship
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.\nArticle 1 : The perceptual chunking of speech: a demonstration using ERPs\nAfin 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. \nArticle 2 : Perceptual chunking and its effect on memory in speech processing:ERP and behavioral evidence\nNous 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. \nLes 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 ».

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.440
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.002
GPT teacher head0.141
Teacher spread0.139 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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".

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Citations0
Published2013
Admission routes1
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