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NAAN AU FOUMAGE
Created on February 7, 2024
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Transcript
Auteurices : Stephen C. Pritchard, Max Coltheart, Sallyanne Palethorpe, and Anne Castles
Maëlle lecompagnonApolline cuziatSWANN MORVAN
Non word Reading: Comparing Dual-Route cascaded and connectionnist dual-process models with human data
Méthodologie
Contexte
Modèles
Présentation
Bibliographie
Résultats
INDEX
Avis
Stephen C. Pritchard
Saylanne Palerthorpe
Anne Castle
Max Coltheart
Auteurices
Présentation
Dans la catégorie des modèles de lecture à voix haute, on retrouve la catégorie des modèles à double voie
Présentation
Modèle DRC
Modèle n°1
Modèle DRC
Schéma simplifié
Phonème de sortie
Graphème d'entrée
Modèle CDP+
Contexte d'expérience
Participation
Lecture de non-mots
CHÊME
PRIANN
BLAIL
CLEUILLE
Limite : non prise en compte des réponses irrégulières
Limite : "critère de notation d'erreur indulgent"
Résultats : taux d’erreur de 1,07%
Résultats : taux d'erreur de 6,25% < un score humain de 7,3%.
Critère de notation : la régularité
Objectif : évaluer les performances de prononciation de non-mots de DRC
Critère de notation : les réponses de non-mots comme correctes si la chaîne de phonèmes de sortie sont des relations graphème-phonème qui existent dans de vrais mots
Objectif : évaluer les performances de prononciation de non-mots de CDP+
Expérience Coltheart et al. en 2001
Expériences
Expérience Perry et al en 2007
Sur quel critère peut on évaluer la prononciation des non-mots de deux modèles DRC et CDP + ?
la prononciation humaine réelle et pas seulement les prononciatiosns les plus fréquentes
Methodologie
- 1475 logatomes monosyllabiques,monomorphémiques
- Onsets existants
- 412 non-mots lus.
SELECTION DES STIMULIS
PARTICIPANTS
- 47 étudiant.es en psychologie.
- Parlant un Anglais Australien standard
- 2 participants exclus : donc 45
- Seulement 8 hommes.
Procédure
- Lecture à voix haute
- Enregistrement audio
- 10 secondes pour répondre
- Temps de réponse non partagé
- Environ 50 minutes.
TRANSCRIPTION
- Palethorpe : Transcriptrice expérimentée de la parole
- Pritchard : Transcripteur à l'oreille.
NETTOYAGE DES données
- Répétitions ou parole trop faible
RESULTAT, DISCUSSION
RESULTATS
RESULTATS
2.Classification des réponses
1. Comparaison des taux de lexicalisation
Analyses des réponses de Non-mots
Analyse
Analyse
1. Comparaison des taux de lexicalisation
Analyse
Exemple : BRANE" est un pseudohomophone régulier car il se prononce comme le mot "brain"
Exemple: BLIGN comme "bline" [rimant avec "line"], mais prononçant le mot parlé "blind"
Exemple : NATCH avec WATCH
Pseudohomophones réguliers et irréguliers
Capture lexicale phonologique
Capture lexicale orthographique
3. Mécanismes pour comprendre les lexicalisations :
Analyse
Analyse
Analyse
- Prononciation régulière
- Différence de voyelle
- Phonème omis
- Phonème supplémentaire
- Différence de coda
- Différence de consonne
- Autre, combiniason
Analyse
2. Classification des réponses
Analyse
- But de l'expérience
- Lexicalisation
- Amélioration
- Performances
Discussion
AVIS CRITIQUES
https://hal.science/hal-01420329v2/document
RESSOURCES BIBLIOGRAPHIQUES
Merci de votre attention