Modele d`une lettre de doleance

Veuillez noter: toutes les lettres d`exclusion mises à jour le 2017 septembre. Le tableau 4 et la figure 4 du texte principal montrent les probabilités de réponse pour chaque condition. Les probabilités de réponse ont été calculées à l`échelle des individus et ont été soumises à ANOVAs avec trois facteurs intra-participants: le statut lexicale de la cible (p. ex., mot ou non), le type d`essai (transposition ou remplacement) et la ou les positions de lettre (par exemple, 1, 1 et 2, etc.). 5Dans un article récent, Grainger, Granier, Farioli, Van Assche et Van Heuven (2006) ont indiqué que les bigrammes ouverts seraient pondérés en fonction de la distance entre les lettres composant dans la chaîne d`entrée. Dans ce cas, les prédictions de ce modèle «chevauchement de bigramme ouvert» seraient plus proches de celles fournies par le modèle SERIOL. Enfin, l`appendice B fournit également quelques valeurs de chevauchement pour la comparaison avec les effets d`amorçage masqués. Ces analyses supplémentaires montrent que les mécanismes de codage positionnel décrits dans cet article sont compatibles avec les effets d`amorçage masqués qui ont été rapportés dans un segment de la littérature sur le codage de la position des lettres. Pour fournir une comparaison supplémentaire dans laquelle aucun des modèles n`avait été adapté aux données, nous avons comparé les valeurs de correspondance de similarité du chevauchement, du SERIOL, du bigramme ouvert et des modèles SOLAR avec les données de l`expérience 3 à Ratcliff (1987). Cette expérience a été conçue pour distinguer les conditions dans lesquelles la position absolue est similaire dans les chaînes d`étude et de test et les conditions dans lesquelles la position relative est similaire dans les cordes d`étude et de test. Par exemple, pour une chaîne d`étude ABCDE, la chaîne de test BCDEA n`a pas de lettre en position absolue correcte, mais a quatre lettres en position relative correcte. Aucun des quatre modèles n`a été adapté aux données, et les valeurs de paramètre génériques (y compris les deux paramètres de fonction exponentiel du modèle de chevauchement) ont été utilisées pour générer des valeurs de similarité. Les données de taux d`erreur et les prédictions des modèles sont présentées dans le tableau 8, et le modèle de chevauchement simplifié (à deux paramètres) fournit un meilleur compte des données (r =.

850 entre le chevauchement et la proportion de correct) que le SOLAR (r =. 522; mais voir référence 6), SERIOL (r =. 603), et les modèles à bigramme ouvert (r =. 545). Ainsi, il est clair que le modèle de chevauchement fournit un mécanisme très plausible pour les premiers stades du codage de la position des lettres. Enfin, nous devons noter que le paramètre s dans le modèle de chevauchement a une interprétation simple en termes d`études de développement en codage de position de lettre. Des recherches préalables ont révélé que les effets de la lettre transposée sont plus importants pour les lecteurs débutants que pour les lecteurs adultes (Acha & Perea, 2008b; Châteaux, Davis, & Forster, 2003; Perea & Estévez, 2008). Comme l`a souligné Chateaux et coll.

(2003), «le système de reconnaissance des mots immatures tolère un degré d`erreur dans la position des lettres si les exigences relatives à l`identité des lettres sont remplies» (p. 353). Dans le modèle de chevauchement, les emplacements bruyants des objets (par exemple, les lettres) dans les lecteurs débutants seraient reflétés comme des valeurs s plus grandes. Notez que dans un cas extrême, une altération des processus sous-jacents de codage de position de lettre peut conduire à la dyslexie de position de lettre (voir Friedmann & Gvion, 2001, 2005). Un problème fondamental pour tout modèle de calcul de la reconnaissance visuelle de mot est la façon de représenter la position dans laquelle les lettres sont codées. Si la position de la lettre n`est pas encodée, alors les anagrammes comme causale et occasionnelle ou même desserts et stressés ne seraient pas en mesure d`être discriminés les uns des autres. Certains des modèles de calcul actuels de la reconnaissance visuelle des mots font des hypothèses excessivement simplistes sur la façon dont les positions des lettres sont codées, par exemple, que les positions sont parfaitement codées. Fait intéressant, nous devons également noter qu`un modèle neuronal non implémenté de codage de position de lettre a été proposé récemment par Dehaene, Cohen, Sigman, et Vinckier (2005). Ce modèle suppose l`existence d`un système de détection de lettre bruyant au niveau de la zone dite de forme de mot visuel, une supposition qui est compatible avec le modèle de chevauchement, et en outre, il fournit la plausibilité biologique à l`idée de la lettre bruyante codage de position en termes d`activité neuronale.

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