Modele lettre de positionnement

Les probabilités de réponse (présentées dans le tableau 5 dans le texte principal) ont été calculées à l`échelle des individus. Comme dans les expériences précédentes, les essais de transposition étaient plus difficiles que les essais de remplacement, comme le montrent les tests par paires entre les éléments de la lettre de transposition et les remplacements uniques, qui étaient tous significatifs (même celui de la transposition des lettres 1-2 et le remplacement de la lettre 1), et le profil global des résultats était similaire à celui des expériences précédentes. En outre, les essais de migration ont été légèrement plus difficiles que leurs contrôles orthographiques (voir la figure 5 dans le texte principal). Toutefois, les tests t pour les lettres migrées par rapport à leurs contrôles orthographiques n`étaient significatifs que pour la migration de la lettre 2 à la position 4, t (19) = 3,00; Lettre 4 à la position 2, t (19) = 2,56; et la lettre 5 à la position 3, t (19) = 3,17. Là encore, lorsque la première lettre a été manipulée de quelque façon que ce soit, la probabilité d`une réponse correcte était élevée, et les différences entre les types d`éléments étaient faibles. Il convient également de noter que, dans l`expérience 1b, tous les tests par paires entre les conditions de la lettre transposée et leurs contrôles de remplacement étaient très significatifs (la plage de valeurs t était de 4,33 à 9,51, et tous les PS étaient <. 001). Il est intéressant de noter que, dans ces expériences, les changements dans la position (finale) de la cinquième lettre (par exemple, le remplacement de la lettre 5, le remplacement des lettres 4 et 5, et la transposition des lettres 4 et 5) ont donné des niveaux de performance similaires aux conditions avec des changements dans le positions internes des lettres. Cette hypothèse d`incertitude de position permet au modèle de chevauchement de capturer un certain nombre d`effets bien connus rapportés dans la littérature sur la reconnaissance visuelle des mots. Le modèle peut facilement accommoder la présence d`effets de lettres transposées lorsque les lettres transposées sont adjacentes, par exemple, le sentier et son essai voisin à lettre transposée, chevauchant les positions 3 et 4, en fonction de l`écart type du troisième et position de la quatrième lettre, comme indiqué dans le deuxième panneau de la figure 1. Lorsque les stimuli sont Trail et train, il n`y a pas de correspondance de lettre dans la cinquième position, comme indiqué dans le panneau supérieur de la figure 1.

En outre, le modèle peut facilement tenir compte de la constatation que les effets de similarité de la lettre transposée peuvent être trouvés lorsque les lettres transposées sont non contiguës; par exemple, dans le modèle de chevauchement, Caniso et Casino sera plus semblable à l`autre que le Casino et ses deux-remplacement-lettre de contrôle caviro (Johnson, 2007; Perea & Lupker, 2004; Ratcliff, 1981). Enfin, le modèle peut facilement tenir compte de la constatation que la première lettre est plus importante que les lettres intérieures parce que dans les ajustements du modèle aux données, l`écart type dans les positions de lettre interne est plus grand que l`écart-type dans la première position (Chambers, 1979; Johnson et coll., 2007; Perea & Lupker, 2003a, 2003b; Ratcliff, 1981). La manière dont les positions de lettre sont codées doit être un aspect critique de l`extrémité avant de n`importe quel modèle de calcul de la reconnaissance visuelle de mot. La position de la lettre détermine quels mots sont considérés comme orthographiquement similaires et, par conséquent, quelles représentations de mots sont les plus susceptibles d`être sélectionnées pour une chaîne de lettres particulière. Il détermine également quels mots sont susceptibles d`être confondus les uns avec les autres, en particulier lorsque le stimulus est appauvrie. Bien que le codage de la position de la lettre n`ait pas été une préoccupation principale des modèles de reconnaissance visuelle de mots, il y a eu des modèles dans une gamme de domaines qui se concentrent sur la relation entre l`emplacement (en termes d`espace ou de position dans une liste) et les identités de lettres, de mots ou d`objets (par exemple, Estes, 1975; Lee & Estes, 1977; Logan, 1996; et en particulier, Ratcliff, 1981). Dans cet article, nous appliquons Ratcliff (1981) modèle de relations de commande pour les chaînes de lettres pour décrire comment les positions de lettre sont codées et de fournir un soutien pour le modèle à partir de données issues d`une variété d`expériences.

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