Latéralisation hémisphérique et lecture : lâutilisation de lâinformation visuelle disponible en\nreconnaissance de mots par chaque hémisphère cérébral
Bibliographic record
Abstract
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.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".