Modèle deuxième lettre de relance

 Posted by admin on 15 February, 2019 at 11:49
Feb 152019
 

Pour adapter le modèle de chevauchement à cette expérience, nous avons supposé que les chaînes à cinq et six lettres englobaient le même espace, comme illustré à la figure 7. Le panneau supérieur représente le chevauchement (les zones ombrées) entre les différentes positions des chaînes de test à cinq lettres (ABCDE) par rapport à la chaîne de test à six lettres (ABCXDE). Le panneau inférieur montre la chaîne ABCXDE chevauchant avec la chaîne de test à cinq lettres (ABCDE). 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). Le modèle de chevauchement présenté dans cet article est un modèle de codage de position de lettre qui applique la théorie de Ratcliff (1981, 1985, 1987) des relations d`ordre aux données d`un certain nombre d`expériences dans lesquelles la similitude orthographique entre deux cordes de lettre a été Manipulé. L`hypothèse de base du modèle est que les emplacements des objets (dans notre cas, les lettres) sont mieux compris comme des distributions le long d`une dimension (dans notre cas, la position dans la chaîne), plutôt que comme des points précis. Cette hypothèse est partagée avec d`autres modèles, tels que, par exemple, le modèle CODE (Compton & Logan, 1993; Logan, 1996; Van Oeffelen & vos, 1982, 1983) et le modèle d`Ashby, Prinzmetal, Ivry, et Maddox (1996).

3Dans nos expériences, nous avons montré que les transpositions de lettre qui sont même trois lettres distantes montrent une plus grande similitude que les conditions de contrôle; Toutefois, le modèle Grainger et Van Heuven (2003) pourrait facilement être étendu pour inclure les bigrammes séparés par plus de deux lettres. Il y avait un grand effet de l`État lexicale de la chaîne cible sur la précision, F (2, 23) = 28,06. Les réponses étaient plus exactes lorsque les cibles étaient des mots que lorsqu`elles n`étaient pas des mots. Les modèles de résultats dans les différents types de procès, cependant, sont très similaires; les taux moyens de précision pour les stimuli de lettre transposée avaient une corrélation de r =. 976, t (5) = 10,06, entre le mot non verbal et les essais de mot-mot; r =. 988, t (5) = 14,27, entre les essais mot-NonWord et Word-Word; et r =. 940, t (21) = 12,61, entre les essais NonWord et Word-NonWord. Une discussion plus détaillée sur les implications des effets de lexicalité sera présentée en conjonction avec une discussion des estimations des paramètres pour cette expérience. De même, comme dans l`expérience 1, les Articles de remplacement étaient plus précis que les Articles de transposition, F (1, 23) = 91,94, mais comme indiqué précédemment, la position des remplacements affectait la taille de l`effet, comme l`indique l`interaction significative entre la position de la lettre et remplacement/transposition, F (1, 23) = 91,99.

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