FrancophonIA/Megalex

Dataset origin: https://openlexicon.fr/datasets-info/FrenchLexiconProject/README-FrenchLexiconProject.html

MEGALEX : méga-étude de la reconnaissance des mots écrits et parlés

Megalex provides visual and auditory lexical decision times and accuracy rates several thousands of words: Visual lexical decision data are available for 28466 French words and the same number of pseudowords, and auditory lexical decision data are available for 17876 French words and the same number of pseudowords.

Tables: Megalex-items-visual.tsv and Megalex-items-auditory.tsv

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Les deux méga-bases (visuelle et auditive) de MEGALEX auront plusieurs utilisations importantes : (1) des variables continues (comme la fréquence des mots) seront traitées comme telles, permettant d’étudier les effets sur la gamme entière ; (2) l’importance relative des différentes variables lexicales sera déterminée par le pourcentage de variance expliquée ; (3) des « expériences virtuelles » seront conduites sur ces deux bases de données, afin d’évaluer de nouvelles hypothèses et de vérifier la fiabilité et la généralité des effets ; (4) ces bases de données seront utilisées pour évaluer les modèles computationnels de la reconnaissance des mots ; (5) ces méga-bases de données seront utiles pour identifier de nouvelles variables afin d’évaluer si elles expliquent un pourcentage de variance additionnel par rapport à d’autres variables classiques. Méga-étude de décision lexicale visuelle

Dans ce projet MEGALEX, notre premier objectif principal est d’appliquer l’approche psychophysique développée par Keuleers et al. (2010, 2012) au français (décision lexicale visuelle), en testant 28 000 mots et 28 000 pseudomots à travers 100 participants qui réaliseront 20 heures d’expérience. Cela permettra de réaliser de nouvelles analyses et également d’augmenter la puissance de ces analyses (modèles mixtes). Par ailleurs, cela permettra de mieux comprendre les similarités et les différences entre l’anglais (Balota et al., 2007 ; Keuleers et al., 2012), le français (Ferrand et al., 2010) et le néerlandais (Keuleers et al., 2010), ce qui éclairera également les chercheurs qui essayent de séparer les processus spécifiques à une langue donnée des processus généralisables à toutes les langues. De plus, les temps de réaction recueillis seront indispensables pour les simulations des modèles computationnels de la lecture qui utilisent le français comme langue (Grainger & Jacobs, 1996 ; Perry, Ziegler, & Zorzi, 2007, 2010). Enfin, ce corpus permettra d’étudier le traitement des mots polysyllabiques et polymorphémiques, alors que jusqu’à présent, la majorité des études portait sur des mots monosyllabiques seulement. Méga-étude de décision lexicale auditive

Notre deuxième objectif principal est de tester, pour la première fois au monde à cette échelle, plusieurs dizaines de milliers de mots en présentation auditive (les mêmes mots que ceux utilisés en modalité visuelle seront testés). Il n’existe aucune méga-étude dans le domaine de la reconnaissance des mots parlés et la littérature dans ce domaine est dominée par l’approche factorielle (Dahan & Magnuson, 2007 ; Pisoni & Lévi, 2007). Il est donc crucial de fournir une étude auditive équivalente à ce qui existe déjà dans la modalité visuelle. La présentation de stimuli auditifs demande plus d’efforts que la présentation de stimuli visuels, mais ce projet est important dans la mesure où des facteurs spécifiques à la modalité auditive influencent la reconnaissance des mots parlés (par exemple, la densité du voisinage phonologique, la durée du stimulus, le point d’unicité, etc.) en plus des facteurs habituels trouvés dans la reconnaissance des mots écrits (par exemple, la fréquence lexicale, la longueur, etc.). Partners

Program coordinator: Ludovic Ferrand

Investigators: L. Ferrand, A. Méot, J. Grainger, S. Dufau, S. Mathot, E. Spinelli, C. Pallier, B. New, P. Bonin

LAPSCO Laboratoire de Psychologie Sociale et Cognitive (CNRS UMR 6024)
LPC Laboratoire de Psychologie Cognitive (CNRS UMR7290)
LPNC Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition (CNRS UMR 5105)
UNICOG Neuroimagerie Cognitive (INSERM U992)

Project supported by the French Agence Nationale de la Recherche (ANR) - ANR-12-CORP-0001

Publication:

Ferrand, Ludovic, Alain Méot, Elsa Spinelli, Boris New, Christophe Pallier, Patrick Bonin, Stéphane Dufau, Sebastiaan Mathôt, and Jonathan Grainger. 2017. “MEGALEX: A Megastudy of Visual and Auditory Word Recognition.” Behavior Research Methods. https://doi.org/10.3758/s13428-017-0943-1. (pdf)