Eye-tracking pour distinguer les mouvements oculaires régressive axée sur la compréhension et axée sur les oculomoteur lors de lecture

La méthode a été conçue pour étudier le rôle de l’inhibition de retour (IOR) en mouvements oculaires régressif au cours de la lecture. L’accent est mis sur la différencier les régressions déclenchées à la suite de compréhension difficile par rapport à ceux déclenchés par erreur oculomoteur, y compris le rôle de IOR dans les deux types de régressions.

Mouvements oculaires régressifs sont les mouvements des yeux qui se déplacent vers l’arrière à travers le texte et représentent environ 10-25 % des mouvements oculaires pendant la lecture. Ainsi, comprendre les causes et les mécanismes des régressions joue un rôle important pour comprendre le comportement de mouvement oculaire. Inhibition de retour (IOR) est un effet oculomoteur qui se traduit par une latence accrue pour renvoyer l’attention sur une cible déjà fréquenté par rapport à une cible qui n’a pas réunie auparavant. Ainsi, IOR susceptibles d’affecter les régressions. Cet article décrit comment concevoir des matériaux pour faire la distinction entre les régressions causées par des processus axés sur la compréhension et oculomoteurs ; ce dernier est sous réserve de l’IOR. La méthode permet aux chercheurs d’identifier IOR et contrôler les causes des régressions. Alors que la méthode nécessite des matériaux étroitement contrôlés et un grand nombre de participants et de matériaux, il permet aux chercheurs de distinguer et de contrôler les types de régressions qui se produisent dans leurs études de lecture.

La méthode décrite dans le présent document a été conçue pour étudier le rôle de l’inhibition de retour (IOR) en mouvements oculaires régressif au cours de la lecture, en se concentrant sur les régressions déclenchées à la suite de compréhension difficile par rapport à celles déclenchées en conséquence d’erreur oculomoteur. Plus précisément, nous avons examiné si les régressions lancées à la suite de difficultés de compréhension et ceux lancés en raison d’erreur oculomoteur sont soumis à des effets de l’IOR.

Mouvements oculaires régressive ou régressions, sont des mouvements des yeux qui se déplacent vers l’arrière à travers le texte. Fonction de lecteur et les propriétés de texte, 10 à 25 % des mouvements oculaires reculer¹. Cela a amené les chercheurs à déterminer si les effets IOR affectent mouvements oculaires régressif au cours de la lecture naturelle. IOR est un effet oculomoteur qui entraîne a augmenté de latence pour retourner à l’attention d’une cible qui a déjà réunie par rapport à une cible qui n’avait pas été précédemment participé à². Alors qu’une grande partie du travail accompli afin d’établir les effets de l’IOR a impliqué l’attention visuelle de non-lecture tâches³, l’effet a été étendu à la lecture des^4,5.

L’ouvrage examine les régressions et IOR en lecture a mis l’accent sur la question de savoir si un effet oculomoteur comme IOR peut influencer contrôle des mouvements oculaires en lecture. Une étude⁵ trouvé des preuves de IOR dans une tâche de lecture. Ils ont constaté que les lecteurs passé environ 30 ms de plus sur la fixation qui précède une régression. Cela a été interprété comme l’IOR « coût » - le délai avant de revenir à une position précédemment fixée. Il s’agissait de prises en charge en lecture régulière et aveugle lire conditions⁶.

Malgré les preuves qui IOR peut être trouvé dans des situations de lecture régulière, il est clair que les mouvements oculaires régressif n’ont pas tous la même cause. Résultant des difficultés de compréhension des régressions ont été bien documentés^7,8,9,10. Malgré les preuves que les mouvements oculaires pendant la lecture sont généralement guidées par des facteurs cognitifs et linguistiques¹, il est également supposé que les régressions surviennent parfois en réponse à des facteurs oculomoteurs à basse altitude, comme cible de dépassement¹. Il est supposé que certains essais, lecteurs programme mal une saccade et les terres au-delà de leur parole de cible (une remise des gaz). Dans ce cas, une saccade régressive court, corrective peut se produire pour que le mot involontairement ignoré peut être fixé. Étant donné que les deux mécanismes sous-jacents - linguistiques et oculomoteurs - ont été avancées pour les mouvements oculaires régressive, il n’est pas clair IOR se soit produite pour les deux. La méthode actuelle permet la mesure des effets de l’IOR quand mouvements oculaires régressifs ont été lancées en raison de difficultés de compréhension et dépassement oculomoteur. Ainsi, la méthode permet aux chercheurs de distinguer les mécanismes sous-jacents des mouvements des yeux régressive, permettant l’évaluation des effets de l’IOR.

La méthode actuelle tire parti des deux mécanismes identifiés déclenchant des mouvements oculaires régressive. En concevant les matériaux pour que la relecture est susceptible d’être déclenchée par la difficulté de compréhension ou de la remise des gaz, les chercheurs sont en mesure d’examiner les circonstances dans lesquelles IOR provoquées lors de lecture. Afin d’encourager la relecture en raison d’erreur oculomoteur, nous incorporé des mots courts cible qui montrent des taux élevés de sauts d’environ 50 % (adapté de précédentes recherches¹¹). Ignoré des mots sont souvent suivies par une saccade régressive corrective lorsque le saut est un résultat d’erreur oculomoteur¹¹. L’autre série de matériaux se composait de phrases contenant des homophones homographique sémantiquement ambiguës (p. ex., grade : école/inclinaison). Les phrases ont été adaptés d’une ambiguïté étude¹² et contient des informations quant à la signification de l’homophone qui ont suivi le mot. Ainsi, cela augmenterait les chances que les lecteurs relisent pour la compréhension. Le contexte était conforme au sens moins probable de l’homophonie, ce qui en fait probable que les lecteurs auraient à relire après avoir initialement sélectionné la signification plus fréquente, dominante sur leur première rencontre avec le mot cible. La combinaison du contrôle des mouvements oculaires et matériaux conçus pour augmenter les régressions rend cette méthode unique en permettant l’examen des mouvements oculaires régressive avec différentes causes sous-jacentes.

Comprendre les mécanismes qui sous-tendent les saccades régressives et le rôle que jouent les facteurs oculomoteurs comme IOR dans leur est important aux modèles de contrôle des mouvements oculaires, ainsi que pour comprendre la relation entre le contrôle oculomoteur et cognitive de l’oeil mouvements. Par exemple, une version récente du modèle de contrôle des mouvements oculaires EZ Reader utilise un coût de 30 ms pour tous les yeux régressive mouvements¹³. Cependant, notre méthodologie a démontré qu’un tel coût s’applique uniquement aux régressions résultant d’erreur oculomoteur.

Mesures des mouvements oculaires permettent aux chercheurs de suivre le-à-chaque instant cognitive traitement pendant la lecture¹. Récemment, les modèles de contrôle des mouvements oculaires ont commencé tenter d’expliquer les mécanismes sous-jacents aux mouvements oculaires régressive. Étant donné que les régressions sont souvent lancées en ce qui concerne les difficultés de compréhension, tout chercheur désireux de comprendre les processus de compréhension en lecture doit tenter de différencier les régressions résultant d’erreur oculomoteur versus processus de compréhension. Cette méthode indique qu’un coût pour les régressions résulte uniquement d’erreur oculomoteur, servant de point de départ pour différencier les types de régressions. La combinaison de mesures des mouvements oculaires (régressions, des temps de fixation avant de régressions) et matériaux soigneusement contrôlés permettent cette différenciation.

Les institutionnels Review Boards de Kent State University et de la Stetson University ont approuvé toutes les méthodes décrites ici.

1. les Participants admissibles

Remarque : Le but de cette recherche est de comprendre les processus de lecture des lecteurs adultes qualifiés. Ainsi, certaines conditions doivent être remplies. Ces contrôles s’assurer que les résultats sont directement applicables à une population de lecteurs adultes qualifiés typiques processus cognitifs.

1. Recruter les participants qui répondent aux critères d’admissibilité suivants : doit être au moins de 18 ans, n’avoir aucune lecture des troubles (dyslexie, alexia, dysgraphie, etc.), ont une vision normale ou corrigée (verres ou les contacts sont acceptés) et parler Anglais comme langue maternelle.

2. experimental Stimuli

N OTE :  Des stimuli construction implique la sélection de mots cibles individuelles ainsi que la création de contextes de phrase dans laquelle ces mots cibles sont intégrées.

1. Préparer des stimuli pour les régressions correctives oculomoteurs.
   1. Sélectionner un ensemble d’au moins 30 mots cibles pour être incorporé dans des phrases. Le mot cible (mot_n) est le mot sur lequel mot sauter et mouvements oculaires régressive seront mesurées. Sélectionner des mots dans un corpus de langue anglaise, notamment CELEX¹⁴, qui prévoit des fréquences de mot. Sélectionnez des mots qui sont les basses fréquences, avec des fréquences inférieures à 30 coups par millions. Choisissez un mot de contenu de trois lettres pour faciliter le mot sauter.
   2. Sélectionnez les mots objectif pré (mot_n-1) afin que le lecteur est susceptible de se focaliser avant de sauter ou de fixation mot_n. Encore une fois, à l’aide d’un corpus de langue anglaise, sélectionnez des mots qui sont de haute fréquence, au moins 30 coups par millions. Choisissez un mot de contenu de lettres de cinq à sept pour augmenter la probabilité qu’il sera fixé et non sauté.
   3. Sélectionnez le mot cible après (mot_{n + 1}) afin que le lecteur est susceptible de se focaliser il après sauter ou fixation mot_n. En utilisant le même corpus de langue anglaise depuis les deux étapes précédentes, sélectionnez une préposition de haute fréquence qui est au moins quatre lettres de long.
   4. Les mots sélectionnés dans les trois étapes précédentes, créez des contextes de phrase dans laquelle ces trois mots seront incorporés. Placer les mots_n-1, mot_net le mot_{n + 1} au milieu de la phrase. Voir l’étape 2.2.6 pour certains stimuli de l’exemple.
      N OTE : Des peines devraient être neutres en contexte sans n’importe quelle langue chargée d’émotion. Les cadres de la phrase doivent être écrits afin que la phrase globale est grammaticale et que les mots_n-1, mot_net_{n + 1} de la parole s’adapter en douceur dans le cadre de la phrase. La cible mot_n ne doit pas être prévisible du contexte qui le précède (voir étape 2.2.5 pour plus d’informations sur la normalisation pour s’assurer que les mots cibles ne sont pas prévisibles).
   5. Après phrase cadres sont créés, norme les stimuli en utilisant une tâche cloze à veiller à ce que le mot cible_n n’est pas prévisible dans le contexte de la phrase.
      1. Dans cette tâche, recruter un ensemble distinct des participants.
      2. A ces participants Découvre chaque contexte phrase jusqu'à le mot cible, sans inclure la cible et produire un mot qu’ils pensent s’adapte mieux la phrase.
      3. Laissez les participants effectuer cette tâche à l’aide de papier et un crayon ou entrez des mots sur un ordinateur à l’aide d’un programme ou tout autre logiciel de recherche comportementale.
         N OTE : Si le mot cible est produit par plus de 20 % des participants, elle est considérée comme prévisible dans le contexte de la phrase et doit être remplacé par un terme moins prévisible et normé à nouveau. Dans l’original l’expérience¹¹, 100 participants ont achevé la tâche cloze et aucun mot cible a été prédite par le contexte précédent.
   6. Voir une phrase d’exemple ci-dessous. Dans cette phrase, le vert est le mot_n-1, gem est le mot imprévisible de basse fréquence trois lettres_net autour est mot_{n + 1}. Dans cette expérience, le mot cible était contrôlé à basse fréquence (moyenne = 10,54 points par million, écart-type = 6,97)¹⁴.
      L’actrice portait une gemme verte autour de son cou à la cérémonie.
      Une autre série de 10 stimuli expérimentaux sont présentées ci-dessous de l' expérience d’origine¹⁴.
      Il regarda grande urne à travers la salle.
      Elle avait peur du noir fox jusqu’il remuait sa queue.
      Il a essayé d’attraper petite anguille de l’étang.
      Elle voulait voir le grand zoo à l’intérieur du nouveau parc à thème.
      Ils marchaient autour de la gym ensemble après leur séance d’entraînement.
      L’enfant a demandé à jeune elfe sur travaillant dans l’atelier du père Noël.
      Il y avait toujours une courte lit sous le lit à la maison de son cousin.
      Il y avait vraiment un brouillard épais le long de la côte ce matin.
      Il plaça son ski droit qui précède sa gauche un quand il a joué le truc.
      Elle joue son premier concert depuis qu’elle a écrit de nouvelles chansons.
2. Préparer des stimuli pour les régressions axée sur la compréhension.
   1. Obtenir des contextes de peine pour cette expérience en l’adaptant d’une étude antérieure qui dispose déjà de cadres normés phrase ambiguë homophones¹². Télécharger cet article et consulter l’annexe A, qui prévoit la phrase neutre cadres se terminant par un homophone ambigu.
   2. Grâce à ces cadres de la phrase, écrire la seconde moitié de sa peine qui lève toute ambiguïté entre l’homophone à son sens secondaire. Déterminer le sens secondaire du mot cible à l’aide de l’Université de Floride du Sud homographe normes¹⁵. Par exemple, le sens secondaire de l' homophone grade est « pente de colline » tandis que le sens dominant est « échelle d’évaluation ». Ainsi, pour la phrase « Mike n’aimait pas le grade... » Ajouter «.. .de la colline qu’ils roulaient vers le bas. » Ce dénouement il fait en sorte que l’homophone ambiguë « grade » est désambiguïsé à son sens secondaire par le mot « colline ». Chaque phrase doit avoir deux petits mots de fonction entre l’homophone ambigu et les mots qui lève toute ambiguïté entre elle. Une autre série de 10 phrases d’exemple sont présentés ci-dessous¹⁴
      Barbara a examiné le maïs sur son pied lorsqu’il est devenu douloureux.
      Ben a finalement remarqué la bluff quand le sentier soudainement terminés.
      Betty a cherché le fichier pour ses ongles car ils ont été arrachés.
      Debbie aimé la affaire qui suit l’avocat a décidé de relever.
      Tout le monde a remarqué le crabe quand il gémit sur tout.
      Fred a étudié attentivement tableau et le graphique dans le rapport.
      Harry n’aimait pas le costume qui a été déposée contre lui.
      Il était heureux de la Appuyez sur lorsque la Ride a été retiré de son pantalon.
      Helen regarda le cardinal dans l’église le dimanche.
      C’était une très mauvaise phrase de celui du juge livrés à la défenderesse.
      Jen a vu facilement souverain et la Reine au Palais.

3. compréhension Check

1. Vérifiez que tous les participants lisent pour compréhension tout au long de l’expérience. Ainsi, au hasard de presenter une série de questions de compréhension tout au long de l’expérience. Utilisez les instructions simples qui sont suivies d’une question oui ou non pour s’assurer que le participant a comprendre chaque phrase. Présenter les questions de compréhension, indépendamment de la phrase. Habitudes de déplacement des yeux peuvent être différentes lorsqu’un participant n'est pas très attentif au texte. Supprimer les données de n’importe quel participant ayant des scores de moins de 80 % de précision sur les questions de compréhension de l’analyse des données. Il devrait y avoir des questions de compréhension au moins 10 % des essais. Questions de compréhension devraient suivre les phrases de remplissage, peines non expérimentales. Un exemple de quatre questions de compréhension sont présentés ci-dessous :
   Phrase : Christina est allé en Californie avec ses parents l’an dernier.
   Question : Christina est passée dans le Vermont l’an dernier ?
   Phrase : Après que Mark est diplômé du Collège il a trouvé un emploi immédiatement.
   Question : Mark A-t-il omis de trouver un emploi ?
   Phrase : Le téléphone a sonné comme Samantha glissa dans le lit.
   Question : Quelqu'un appeler Samantha hier soir ?
   Phrase : Les touristes a regretté de ne pas pouvoir rester plus longtemps en Floride.
   Question : Que les touristes voulu rester plus longtemps ?

4. procédure de suivi des yeux

1. Recruter au moins 50 participants pour chaque expérience (contrôle oculomoteur et axée sur la compréhension des régressions) afin d’assurer suffisamment de données pour l’analyse ; Déposez les essais sans régressions. Préparer au moins 40 stimuli expérimentaux pour chaque expérience, au moins 10 questions de compréhension et au moins 20 filler phrases pour chaque expérience. Chaque expérience devrait prendre environ 30 minutes à remplir.
2. Utilisation un eye-tracker avec une fréquence d’échantillonnage de 1 000 Hz, ce qui signifie que cet œil les positions sont mesurées à 1 000 fois par seconde. Mesurer les mouvements de le œil de le œil droit.
   NOTE: ce taux d’échantillonnage est important car le comportement de mouvement d’oeil est extrêmement rapide, et un taux d’échantillonnage inférieures à 1 000 Hz n’est peut-être pas assez sensible pour capturer tous les traitement cognitif.
3. A les participants assis environ 60 cm (24 po) à un écran d’ordinateur. Utilisez un écran 21 pouces ou autres écrans pour expérience¹⁴d’origine.
   1. Stabiliser les mouvements de la tête, ont les participants reposer leur menton sur une mentonnière. Permettre aux participants d’ajuster la hauteur de la mentonnière et président jusqu'à ce qu’elles sont confortables.
   2. Enjoindre aux participants pour se reposer de leurs doigts sur un bouton « Oui » et un « non » bouton qu’ils utiliseront pour répondre aux questions de compréhension.
4. Pour calibrer les positions des yeux des participants, utilisez un étalonnage de neuf-point. Enjoindre aux participants pour contempler un cercle blanc au centre d’un écran noir. Les participants passeront leurs yeux au cercle blanc comme il se déplace de huit autres positions sur l’écran. Ont les participants à garder les yeux sur le cercle, jusqu'à ce qu’il se déplace vers un nouvel emplacement.
   1. Après calibration, valider les positions de l’oeil. Si les positions des yeux des participants sont corrigées dans un degré d’angle visuel, puis demander que les participants passer à la partie lecture de l’étude.
5. A chaque phrase apparaissent l’un à la fois dans un ordre aléatoire dans le centre de l’écran. Utilisez n’importe quelle police d’espacement fixe telle que Courier afin que tous les personnages prennent la même quantité d’espace sur la rétine du participant. Mélangez les peines de remplissage et des condamnations de la compréhension (suivies de questions) avec des phrases expérimentales.
6. Avant chaque phrase, ont le regard participant à un cercle blanc sur le côté gauche de l’écran qui correspond à la position de la première lettre du premier mot. Lorsque les participants cherchent à cette position, ont l’expérimentateur Appuyez sur un bouton qui contrôle l’apparition pour la lecture.
   N OTE : Cette expérience utilise lecture au rythme du participant, le participant sera Appuyez sur le bouton « Oui » quand ils ont fini de lire la phrase. Après la lecture de chaque phrase, le cercle blanc s’affiche sur l’écran à nouveau et répéter le processus avec la phrase suivante.
7. Effectuer une dérive correcte avant chaque phrase pour s’assurer que calibrage précis. Si la position de le œil est désactivée par plus d’un degré d’angle visuel, recalibrer postes oeil du participant.

5. Analyse Quantitative des données

1. Après que toutes les données ont été recueillies, ouvrez le programme DataViewer et charger tous les fichiers de données au format .edf si vous utilisez le logiciel EyeLink. Supprimer les durées de fixation qui sont moins nombreux à 100 ms ou plus de 1 000 ms que ceux-ci ne reflètent pas le traitement linguistique.
2. Ensuite, exécutez un rapport de zone d’intérêt pour recueillir les mesures de comportement de mouvement oculaire désiré de chaque mot d’intérêt : mot_net_{n + 1}de la parole. Définir des domaines d’intérêt autour de ces éléments en utilisant un délimiteur et les paramètres par défaut pour la taille de la zone d’intérêt expérience Builder. Sélectionnez plusieurs variables afin de déterminer le type de mouvements oculaires régressive et la présence ou l’absence d’effet IOR :
   IA_SKIP : Cette variable indique si le mot_n a été ignoré. Ceci est important pour déterminer si la régression à mot_n est une régression de retour ou de non-retour.
   IA_REGRESSION_IN : Cette variable indique si une régression a été adaptée au mot_n. Analyser seulement les essais dans laquelle cette valeur est 1, sinon il n’est pas pertinent pour l’analyse de l’IOR car aucun retour paradoxal a été faite à cette cible.
   IA_REGRESSION_OUT : Cette variable indique si une régression a été effectuée sur le mot_{n + 1}. Seulement analyser les cas dans lesquels cette variable est 1, ce qui indique qu’un retour paradoxal a été effectuée.
   IA_FIRST_RUN_DWELL_TIME : Cette variable est une mesure de combien de temps le lecteur a passé le mot_{n + 1} sur le premier passage dans la phrase. Cette durée indique le montant du traitement qu’il a fallu avant que fût un mouvement des yeux régressive. Cette durée inclut n’importe quel moment de l’inhibition potentiels avant un mouvement des yeux régressive.
3. Maintenant que chaque essai a été classé, avoir le chercheur inspecter chaque procès individuellement afin de déterminer s’il est considéré comme un mouvement des yeux régressive oculomoteur ou compréhension dotés. Seulement inspecter les essais où IA_REGRESSION de mot_{n + 1} est 1 et où IA_REGRESSION_IN à mot_n est 1.
   1. Dans DataViewer, sélectionnez les données du participant et ouvrez chaque procès. Cliquer sur chaque fixation d’inspecter si la régression hors mot_{n + 1} a été faite directement dans word_n après que qu’il a été fixé ou ignoré. Dans l’affirmative, marquer cet essai à inclure dans les analyses dans le fichier de données. N’incluez pas de procès où une régression a été faite à une partie antérieure de la phrase, soit lorsqu’une régression a été effectuée hors mot_{n + 1} après avoir traité les autres parties de la phrase.
4. Après que tous les essais ont été marqués, analyser les données à l’aide de modèles à effets mixtes linéaire avec les paquets languageR et lme4 dans Studio R¹⁶. Spécifier les pentes aléatoires et ordonnées pour les participants et les éléments. Effets fixes devraient inclure à sauter de la parole de la cible et les régressions dans le mot cible.

Les résultats de nos travaux antérieurs utilisant ce paradigme¹⁴ a entraîné un taux de 17 % de régression dans la condition d’erreur oculomoteur et un taux de 29 % de régression dans la compréhension difficile condition¹⁴. Dans la condition d’erreur oculomoteur, 32 % des régressions étaient aux mots précédemment fixés et 68 % des régressions mots précédemment ignorés. Le schéma inverse s’est produit dans l’état de difficultés de compréhension. De 29 pour cent des régressions, 61 % étaient précédemment fixés mots tandis que 39 % étaient des mots précédemment ignoré (voir tableau 1).

La variable importante d’intérêt dans ces expériences est la lecture fois le mot_{n + 1}, ou le mot dont la régression a été lancée. Un effet IOR aurait indiqué par lecture plus longs sur word_{n + 1} avant la régression lorsque la cible mot_n a été précédemment fixé par rapport à quand il a été ignoré. Figure 1 a indiqué que participants a passé significativement plus de temps sur le mot_{n + 1} avant une régression à mot_n quand il a été précédemment fixé (signifie = 296 ms, erreur-type (et) = 17 ms) que quand il a été ignoré (signifie= 253 ms, SE = 14 ms), compatible avec un effet de l’IOR. Toutefois, aucun effet de l’IOR a été observée dans l’état de difficultés de compréhension. Dans cette condition, temps de lecture sur mot_{n + 1} n’étaient pas différentes lorsqu’une régression a été effectuée à mot_n quand il a été précédemment fixé (moyenne = 296 ms, SE = 10 ms) que quand il a été précédemment ignoré (signifie = 291 ms, SE = 8 ms).

Figure 1 : Lecture de fois le mot_{n + 1} avant de procéder à une régression au mot_n. Ce chiffre représente les temps de lecture sur mot_{n + 1} , d'où la régression a été lancée. La régression a été faite non plus à un mot qui a été précédemment fixé ou précédemment ignoré. Régression vers les mots précédemment fixés sont censés être plus longue s’il y a un effet de l’IOR, démontrant la latence pour redéplacer les yeux vers un objectif fixé précédemment. Les valeurs sont des moyennes ± écart type (barres d’erreur). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Tableau 1 : probabilité de faire une régression à un mot cible précédemment ignoré ou obsédé. Ce tableau se décompose la probabilité de faire de chaque type de régression. Les taux globaux de régression pour les deux types sont présentés sur les lignes en haut de la page. La ligne du bas représente le pourcentage de fois où les yeux retournés à un mot précédemment fixé ou précédemment ignoré.

La recherche actuelle fournit une méthode pour établir une distinction entre deux types de mouvements des yeux régressif au cours de la lecture - celles qui reposent sur des difficultés de compréhension et celles qui reposent sur une erreur oculomoteur. Les données démontrent qu’un bas niveau processus attentionnel, IOR, peut dépendre du type de régression. Il a été constaté que IOR ne se produit que pour les régressions oculomoteur basée sur, mais pas pour la compréhension basée régressions¹⁴. Ainsi, il est important de distinguer les différents types de mouvements des yeux régressif lors de l’élaboration de conclusions au sujet de traitement cognitif au cours de la lecture.

Alors que ce protocole utilise une méthodologie de suivi oculaire communément acceptée et simple, les étapes critiques sont en créant les stimuli. Il est important de contrôler autant d’aspects des stimuli que possible afin que le chercheur peut distinguer avec précision les deux différents types de mouvements oculaires régressive. Il semble que l’utilisation partiales homophones ambigus qui conduisent le lecteur à sélectionner le sens contextuellement incorrect des résultats mot en mouvements oculaires régressive axée sur la compréhension. En revanche, à l’aide de court, les basses fréquences, les résultats de mots contenus dans les mouvements oculomoteurs verres régressif. Une modification qui peut être faite à cette conception est à l’aide de mieux contrôler le mot d'où la régression est lancée. Par exemple, les stimuli de régression axée sur la compréhension, nous avons été incapables de contrôler la durée ou la fréquence du mot d'où la régression a été lancée dans l' étude d’origine¹⁴. Dans les analyses, nous avons inclus la durée et la fréquence de ce mot comme covariables ; Cependant, il serait préférable de contrôler les mots aussi étroitement que possible, afin que toute la variabilité peut être attribuée à l’IOR et pas d’autre traitement linguistique.

Compte tenu de la conception de l’expérience, les chercheurs ne sont en mesure d’analyser un petit sous-ensemble des données. Dans l’expérience originale, seulement 15 % des essais exercent une régression qui a été faite au mot cible pour erreur oculomoteur et seulement 24 % des essais impliqués une régression qui a été faite au mot cible pour la difficulté de compréhension¹⁴. Tous les autres essais ont été rejetées de l’analyse, car ils n’étaient pas pertinents à la question de recherche. Ainsi, une limitation de cette conception est qu’il exige de grands échantillons de taille des participants et un grand nombre d’éléments dans l’expérience. Un échantillon typique utilisé dans les études de lecture ne peut pas fournir assez de puissance pour détecter les différences lorsqu’elles existent.

Les recherches futures pourraient répliquer et élargir ces résultats en examinant si peu qualifiés et lecteurs de hautes compétences varient selon le degré auquel ils font différents types de régressions. On sait déjà que les lecteurs de début font des mouvements oculaires plus régressives que plus qualifiés lecteurs¹⁷, et que les lecteurs peu qualifiés font des mouvements oculaires plus régressives de hautes compétences lecteurs¹⁸. Cependant, on ne sait pas encore s’il y a des différences entre les peu qualifiés et les lecteurs de hautes compétences sur la latence de l’IOR, et si elles diffèrent sur la probabilité de faire les deux types de régressions. Il est raisonnable de s’attendre que les lecteurs peu qualifiés seraient plus susceptibles de faire des régressions axée sur la compréhension que les lecteurs de hautes compétences ne le ferait. Toutefois, il ne peut y avoir aucune différence dans leurs chances de faire des régressions oculomoteur basée sur comme ceux-ci s’appuie moins sur les compétences de traitement linguistique qui distinguent les hautes compétences et lecteurs peu qualifiés.

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Les auteurs n’ont aucuns accusés de réception.