Звука буквенный разбор слова друзья 2 класс
Звука буквенный разбор слова друзья 2 класс
Фонетический разбор.2 класс. Еженедельно работа с лентой букв, а затем следующие виды работ: а. Послушайте стихотворение Новеллы Матвеевой, это разговор двух друзей. Смотри Звуко буквенный анализ слов просмотров видео. Что означает старинное русское слово коло. Подсчитай и.
Запиши, сколько букв и звуков в слове. В словах гроза, друзья букву з нельзя заменить никакой другой буквой без. Выполним звуко буквенный разбор слова друзья. Обозначает тех. Чтобы определить количество слогов в слове, надо приложить раскрытую ладошку под подбородок.
И четко произнести слово. Понравилась статьяподелитесь с друзьями: О том, что такое слог, ударение и как правильно переносить слова, мы поговорим в следующей статье. Слова делятся на слоги: сколько в слове гласных, столько и слогов. Фраза для.
Здесь звука буквенный разбор слова. Примеры разбора звукобуквенного анализа слов. Звуко буквенный разбор. Деление слов на слоги и для переноса отличаются друг от друга. Слово друзьяударение падает на вторую гласную, 2 слога. В данном слове.
Запоминания содержит все звонкие согласные: Мы же не забывали друга. Допустили ошибки. Звукобуквенный разбор слова, другими словами принято еще называть фонетическим разбором слова. Теперь рассмотрим более подробно на примере данного слова друг. Напишите текстовое определение 5 7 предложений2 класс. Слово.
Примеры звуко буквенного разбора слова. Ударение падает на 1 й слог. Напиши слово.2. Раздели слово на слоги и определи количество слогов. Полный и актуальный фонетический звуко буквенный разбор слова. Звуко буквенный анализ слов видео онлайн бесплатно на. Вторник: звуко буквенный разбор слов.
Вместе с
Звука буквенный разбор слова друзья 2 класс часто ищутдрузья разбор слова по составу
звукобуквенный анализ слова друг
обозначить звуками слово друзья
радость фонетический разбор
фонетический разбор слова наверно
морфемный разбор слова друзья
морфологический разбор слова друзья
фонетический разбор слова наверное
Читайте также:
Контрольная работа по физике 10 класс по теме силы в механике по учебнику мякишев
Алгебра 7 класс шыныбеков решебник
Скачать учебник по математематике за 8 класс дорофеев
Гдз учебник по литературе 8 класса геннадий меркин
Готовые гдз по английскому языку в рабочей тетради для 4 класса 2017 лапицкая
Как сделать фонетический разбор слова «друзья»? — 4 info
Чтобы сделать фонетический, или звуко-буквенный, разбор слова друзья, вначале разделим его на слоги и поставим ударение.
В слове содержится два гласных слогообразующих звука, следовательно столько же слогов:
дру-зья.
А теперь запишем звучание слова в виде транскрипции:
д р у з й а.
Небольшой комментарий к этой записи фонетического звучания существительного:
мягкий знак не обозначает звука, а после него буква «я», как, впрочем, буквы «е», «», «ю» в аналогичной позиции, обозначает два звука.
Дадим характеристику каждому звуку:
первый согласный звук д звонкий парный (пара — звук т), твердый парный:
второй звук р — согласный непарный (сонорный), твердый парный;
звук у гласный безударный;
согласный звук з звонкий парный (пара — звук с), мягкий парный;
согласный й непарный звонкий, или сонорный, непарный по признаку мягкости;
конечный гласный а ударный.
Подытожим звуко-буквенный анализ утверждением:
в слове «друзья» содержится 6 букв и 6 звуков.
Друзья:
- дру-зья;
- друзйа
Д д — согласный,звонкий,тврдый;
Р р — согласный,звонкий,тврдый;
У у — гласный,безударный;
З з- согласный,звонкий,мягкий;
Ь —
Я
- й- согласный,звонкий,мягкий;
- а — гласный,ударный.
6 букв,6 звуков.
Сделаем орфограф-ую запись слова, которое будем разбирать: друзья;
теперь запишем так, чтобы показать в нм ударение: друзья;
далее делим на слоги { дру-зья } — два слога;
сейчас оформим его в транскрипции {друзйа}, {з}, {и}-мягкие.
Наконец, дадим харак-ку всех зВуков, которые слова:
6 б, и 6 зв.
Как выполнить звуковой разбор слова
В процессе школьного обучения русскому языку ученики знакомятся с разными видами разборов. Это и лексический анализ слова, и разбор по составу и способам образования. Дети учатся разбирать предложение по членам, выявлять его синтаксические и пунктуационные особенности. А также производить многие другие языковые операции.
Обоснование темы
После повторения материала, пройденного в начальной школе, учащиеся 5-х классов приступают к первому крупному разделу языкознания – фонетике. Завершением его изучения является разбор слова по звукам. Почему именно с фонетики начинается серьёзное и глубокое знакомство с родной речью? Ответ прост. Текст состоит из предложений, предложения – из слов, а слова – из звуков, которые и являются теми кирпичиками, строительным материалом, первоосновой языка, причем не только русского, а любого. Вот почему разбор слова по звукам – начало формирования практических навыков и умений школьников в лингвистической работе.
Понятие фонетического разбора
Теоретические рекомендации
Что представляет собой схема разбора слова по звукам? Какие этапы она включает? Разберёмся в этом подробно. Для начала лексема выписывается из текста, ставится знак «тире», после чего она пишется снова, только уже разделённая на слоги. Проставляется ударение. Затем открываются квадратные скобки, и ученик должен слово затранскрибировать – записать так, как оно слышится, т. е. выявить его звуковую оболочку, обозначить мягкость фонем, если таковые имеются, и т. д. Далее под вариантом транскрипции нужно пропустить строчку, провести вниз вертикальную черту. Перед ней в столбик записываются все буквы слова, после – в квадратных скобках звуки и даётся их полная характеристика. В конце разбора проводится небольшая горизонтальная черта и, как подведение итогов, отмечается количество буквы и звуков в слове.
Пример первый
Как всё это выглядит на практике, т. е. в школьной тетрадке? Произведём вначале пробный разбор слова по звукам. Примеры анализа дадут возможность понять многие нюансы. Записываем: покрывало. Делим на слоги: по-кры-ва´-ло. Транскрибируем: [пакрыва´ла]. Анализируем:
- п – [п] – это звук согласный, он глухой, парный, пара – [б], твердый;
- о – [а] – это гласный звук, безударный;
- к – [к] – звук согл., он глух., парн., [пара – г], твёрд.;
- р – [р] – звук согласный, сонорный, поэтому непарный по звонкости, твёрдый;
- ы – [ы] – это гласный, в данной позиции безударный;
- в – [в] – звук этот согл., является звонким, пара его – [ф], твёрдый;
- а – [а´] – гласный звук, в ударной позиции;
- л – [л] – это звук согл., относится к сонорным, поэтому непарн., твёрдый;
- о – [а] – согласный, безударный.
Итого: 9 букв в слове и 9 звуков; количество их полностью совпадает.
Пример второй
Посмотрим, как произвести разбор слова «друзья» по звукам. Действуем по уже намеченной схеме. Делим его на слоги, выставляем ударение: дру-зья´. Теперь записываем в транскрибируемом виде: [друз’й’а´]. И анализируем:
- д – [д] – согласный, он звонкий и является парным, пара – [т], твёрдый;
- р – [р] – согл., звонкий, сонорный, непарный, твёрдый;
- у – [у] – гласный, безударный;
- з – [з’] – согл., является звонким, имеет глухую пару – [с], мягкий и тоже парный: [з];
- ь – звука не обозначает;
- я – [й’] – полугласный, звонкий всегда, поэтому непарный, всегда мягкий;
- [а´] – гласный, ударный.
В данном слове 6 букв и 6 звуков. Их количество совпадает, т. к. Ь звука не обозначает, а буква Я после мягкого знака обозначает два звука.
Пример третий
Показываем, как следует делать разбор слова «язык» по звукам. Алгоритм вам знаком. Выписывайте его и делите на слоги: я-зык. Затранскрибируйте: [й’изы´к]. Разберите фонетически:
- я – [й’] – полугласный, звонкий, непарный всегда, только мягкий;
- [а] – этот звук гласный и безударный;
- з – [з] – согл., звонкий, парный, пара – [с], твёрдый;
- ы – [ы´] – гласный, ударный;
- к – [к] – согласный, глухой, парный, [г], твёрдый.
Слово состоит из 4 букв и 5 звуков. Их количество не совпадает потому, что буква Я стоит в абсолютном начале и обозначает 2 звука.
Пример четвёртый
Посмотрим, как выглядит разбор слова «белка» по звукам. После выписки его произведите слогоделение: бел-ка. Теперь затранскрибируйте: [б’э´лка]. И произведите буквенно-звуковой анализ:
- б – [б’] – согл., звонкий, парный, [п], мягкий;
- е – [э´] – гласный, ударный;
- л – [л] – согл., сонорный, непар., в данном случае твёрдый;
- к – [к] – согл., глух., парный, [г], твёрдый;
- а – [а] – гласный, безударный.
В данном слове одинаковое количество букв и звуков – по 5. Как видите, производить фонетический разбор этого слова достаточно просто. Важно только обращать внимание на нюансы его произношения.
Пример пятый
Теперь давайте сделаем разбор слова «ель» по звукам. Пятиклассникам это должно быть интересно. Он поможет повторить и закрепить фонетические особенности йотированных гласных. Состоит слово из одного слога, что тоже непривычно ученикам. Транскрибируется оно так: [йэ´л’]. Теперь произведем анализ:
- е – [й’] – полугласный, звонкий, непарный, мягкий;
- [э´] – гласный, ударный;
- л – [л´] – согласный, сонорный, поэтому непарный, в данном слове мягкий;
- ь – звука не обозначает.
Таким образом, в слове «ель» 3 буквы и 3 звука. Буква Е обозначает 2 звука, т. к. стоит в начале слова, а мягкий знак звуков не обозначает.
Делаем выводы
Мы привели примеры фонетического разбора слов, состоящих из разного количества слогов и звуков. Учитель, объясняя тему, обучая своих школьников, должен стараться наполнить их словарный запас соответствующей терминологией. Говоря о звуках «Н», «Р», «Л», «М», следует называть их сонорными, попутно указывая, что они всегда звонкие и потому не имеют пары по глухости. [Й] сонорным не является, но тоже только звонкий, и по этому параметру примыкает к 4 предыдущим. Более того, раньше считалось, что этот звук относится к согласным, однако его справедливо называть полугласным, т. к. он очень близок к звуку [и]. Как лучше запомнить их? Запишите с детьми предложение : «Мы не увидели подругу». В неё и входят все сонорные.
Особые случаи разбора
Для того чтобы правильно определить фонетическую структуру слова, важно уметь в него вслушаться. Например, словоформа «лошадей» будет иметь такой вид в транскрипции: [лашыд’э´й’], «дождь» – [до´щ’]. Разобраться самостоятельно пятиклассникам с такими и подобными случаями довольно сложно. Поэтому учитель должен на уроках стараться анализировать интересные примеры и обращать внимание учеников на некоторые языковые тонкости. Касается это и таких слов, как «праздник», «дрожжи», т. е., содержащих удвоенные или непроизносимые согласные. На практике оно выглядит следующим образом: празд-ник, [пра´з’н’ик]; дрож-жи, [дро´жы]. Над «ж» следует провести черту, указывающую на длительность звука. Нестандартна тут и роль буквы И. Здесь она обозначает звук Ы.
О роли транскрипции
К вопросу о слогоделении
Слогоделение – тоже вопрос довольно сложный для пятиклассников. Обычно учитель ориентирует детей на такое правило: сколько в слове гласных букв, столько и слогов. Ре-ка: 2 слога; по-душ-ка: 3 слога. Это так называемые простые случаи, когда гласные находятся в окружение согласных. Несколько сложнее для детей другая ситуация. Например, в слове «синяя» наблюдается стечение гласных. Школьники затрудняются, как делить на слоги подобные варианты. Следует им объяснить, что и тут правило остаётся неизменным: си-ня-я (3 слога).
Вот такие особенности наблюдаются при фонетическом разборе.
Как только родители начинают задумываться о том, как обучить свое чадо навыкам чтения, кроме букв и слогов появляется понятие «звуковой анализ слова». Однако не каждый понимает, зачем необходимо обучать ребенка, не умеющего читать, его делать, ведь это может только вызвать путаницу. Но, как оказывается, от умения правильно разбираться слова на звуки зависит в будущем умение правильно писать.
Звуковой анализ слова: что это
Прежде всего, стоит дать определение. Итак, звуковым анализом слова называют определение по порядку их размещения звуков в конкретном слове и характеристика их особенностей.
Зачем же детям нужно учиться выполнять звуковой анализ слова? Для разработки фонематического слуха, то есть умения четко различать звучащие звуки и не путать слова, например: Тима — Дима. Ведь если ребенок не научен четко различать на слух слова, он не сможет их правильно записывать. А данное умение может пригодиться не только при изучении грамматики родного языка, но и при изучении языков других стран.
Порядок разбора слова по звукам
При выполнении звукового анализа любого слова необходимо в первую очередь поставить ударение, далее разделить его на слоги. Потом выяснить, сколько букв в слове и сколько звуков. Следующим шагом будет постепенный анализ каждого звука. После этого подсчитывается, сколько в анализируемом слове гласных и сколько согласных. Поначалу детям лучше давать для анализа простые односложные или двухсложные слова, например их имена: Ваня, Катя, Аня и другие.
Когда ребенок понемногу разобрался с тем, как правильно проводить анализ на простых примерах, стоит усложнять разбираемые примеры слов.
Звуковой анализ слова: схема
При работе с самыми маленькими детьми для лучшего усвоения информации используются специальные цветные карточки.
Карточка алого цвета используется для обозначения гласных звуков. Синяя — твердых согласных, зеленая — мягких. Для обозначения слогов используют двухцветные карточки в той же цветовой гамме. С их помощью можно учить ребенка характеризовать звуки и целые слоги. Также необходимы карточка для обозначения ударения и карточка, показывающая разделение слова на слоги. Все эти обозначения, помогающие учить ребенка делать звуковой анализ слова (схема играет вэтом не последнюю роль), утверждены официальной школьной учебной программой России.
Гласные звуки их краткая характеристика. Дифтонги
Прежде чем начать анализировать слово, важно знать, какими особенностями обладают все фонетические звуки (гласные/согласные). При обучении детей на ранних этапах необходимо давать информацию только о самым простых свойствах, все остальное ребенок будет изучать в старших классах.
Гласные звуки (их шесть: [о], [а], [э], [ы], [у], [и]) бывают ударными/безударными.
Также в русском в наличии есть буквы, которые в определенной позиции могут давать пару звуков — ё [йо], ю [йу], я [йа], е [йэ].
Если они следуют за согласными — звучат как один звук и придают мягкости предшествующему звуку. В других позициях ( начало слова, после гласных и «ъ» и «ь») звучат как 2 звука.
Краткая характеристика согласных
Согласных звуков в нашем языке тридцать шесть, но графически их обозначает всего двадцать один знак. Согласные быват твердыми и мягкими, а также звонкими и глухими. Также они могут/не могут образовывать пары.
В таблице ниже перечислены звонкие и глухие звуки, способные образовывать пары, и те, которые не обладают такой способностью.
Мягкий и твердый знаки не дают звуков. Мягкий знак делает предыдущий согласный мягким, а твердый знак играет роль разделителя звуков (к примеру, в украинском подобную роль играет апостроф).
Примеры звукового анализа слов: «язык» и «группа»
Разобравшись с теорией, стоит попробовать попрактиковаться.
1) В данном примере два слога «я-зык». 2 слог является ударным
2) Первый слог образован с помощью дифтонга «я», который стоит в начале слова, а следовательно, состоит из 2 звуков [й`а]. Звук [й`] — это согласный (согл.), мягкий (мягк.) (карточка зеленого цвета), второй звук [а] — гласный, безударный (алая карточка). Для обозначения этого слога в схеме можно взять также двухцветную зелено-красную карточку.
3) В схеме ставится карточка, обозначающая разделение слогов.
4) Слог 2 «зык». Он состоит из трех звуков [з], [ы], [к]. Согласный [з] — тверд., звонкий (карточка синего цвета). Звук [ы] — гласн., ударный (карточка красного цвета). Звук [к] — согл., тверд., глух. ( карточка синего цвета).
5) Ставится ударение и проверяется путем изменения анализируемого слова.
6) Итак в слове «язык» два слога, четыре буквы и пять звуков.
Стоит учитывать один момент: в данном примере слово «язык» разбиралось как для учеников первого класса, которым еще не известно, что некоторые гласные в безударной позиции могут давать другие звуки. В старших классах, когда ученики будут углублять свои познания в фонетике, они узнают что в слове «язык» безударная [а] произносится как [и] — [йизык].
Звуковой анализ слова «группа».
1) В анализируемом примере 2 слога: «гру-ппа». 1 слог является ударным.
2) Слог «гру» составляют три звука [гру]. Первый [г] — согл., тверд., звонк. ( карточка синего цвета). Звук [р] — согл., тверд., звонк. (карточка синего цвета). Звук [у] — гласн., ударн. (карточка алого цвета).
3) В схеме ставится карточка, обозначающая разделение слогов.
4) Во втором слоге «ппа» три буквы, но они производят всего 2 звука [п:а]. Звук [п:] — согл., тверд., глух. (карточка синего цвета). Также он является парным и произносится длинно (синяя карточка). Звук [а] — гласн., безударный (алая карточка).
5) Ставится ударение в схеме.
6) Итак, слово «группа» состоит из 2 слогов, шести букв и пяти звуков.
Умение делать простейший звуковой анализ слова не является чем-то сложным, на самом деле это довольно простой процесс, но от него зависит многое, особенно если у ребенка проблемы с дикцией. Если разобраться, как правильно его делать, это поможет произносить слова на родном языке без ошибок и будет способствовать развитию умения грамотно их записывать.
Звуко-буквенный разбор слова — это характеристика звукового и буквенного состава слова. Чтобы его выполнить, пишется транскрипция — точная запись звукового состава слова.
Звуко-буквенный разбор слова необходим для осознанного овладения русским языком, грамотного написания слов, особенно в тех случаях, когда в словах есть безударные гласные, непроизносимые согласные, буквы, обозначающие два звука, буквы, не обозначающие звуков и пр.
Фонетический разбор выполняется в несколько этапов. Звуко-буквенный разбор предполагает деление слова на слоги в соответствии с количеством гласных звуков, постановку ударения, запись звучания слова. Затем проводится фонетический анализ каждого звука. Фонетический разбор завершается подсчетом количества букв и звуков.
Буквы и звуки
Чтобы правильно выполнить звуко-буквенный разбор слова, научимся различать, что на бумаге мы видим буквы, а когда произносим слово, то слышим звуки. Буквы — это графические знаки, с помощью которых можно обозначить звуки речи.
В русском языке различают гласные и согласные звуки.
Гласные буквы и звуки
Гласные звуки образуются при свободном прохождении воздуха изо рта. Они состоят только из голоса. В русском языке имеются
6 гласных звуков: [а], [о], [у], [э], [и], [ы]
и 10 гласных букв: а, о, у, э, и, ы, я, е, ё, ю, я.
Гласные звуки [а], [о], [у], [э], [ы] звучат после твердых согласных звуков, а буквы «и», «е», «ё», «ю», «я» и «ь» обозначают, что предыдущий согласный звук является мягким. Эта фонетическая мягкость обозначается специальным значком — апострофом:
- лён [л’ о н]
- редис [р’ и д’ и с]
- соль [с о л’]
Для выполнения звуко-буквенного разбора следует поставить в слове ударение.
Под ударением гласные звуки звучат отчетливо, а без ударения они искажаются:
до́мик [д о м’ и к], окно́ [а к н о]
- после согласных буквы «е», «я» без ударения соответствует звуку [и]
cтена́ [с т’ и н а] , ряби́на [р’ и б’ и н а]
Каждый гласный звук в одиночку или в сочетании с одним или с несколькими согласными согласными образует фонетический слог:
Согласные буквы и звуки
В русской речи звучат 36 согласных звуков. При их произношении выдыхаемый воздух трется об губы, язык и щеки, в результате чего возникает шум.
Всегда звонкие согласные [л], [м], [н], [р] произносятся с участием голоса и минимальным шумом.
Если согласные звуки произносятся с бо́льшей долей голоса и шума, то образуются звонкие согласные:
Каждому звонкому согласному соответствует парный глухой согласный, который произносится с большей долей шума, чем голоса:
Буквы «х», «ц», «ч», «щ» обозначают глухие согласные [х], [ц], [ч’], [щ’], у которых нет парных звонких согласных.
Согласные звуки бывают твердые и мягкие:
[б] — [б’], [в] — [в’], [г] — [г’], [д] — [д’], [з] — [з’], [к] — [к’], [л] — [л’], [м] — [м’], [н] — [н’], [п] — [п’], [р] — [р’], [с] — [с’], [т] — [т’], [ф] — [ф’], [х] — [х’];
Выполняя звуко-буквенный анализ, учитываем, что буквы «й», «ч» и «щ» обозначают всегда мягкие звуки [й’], [ч’], [щ’],
Как научиться делать звуко-буквенный разбор
Для того, чтобы научиться делать звуко-буквенный разбор слова, важно понимать, что часто орфографическая запись слова и его звучание не совпадают. В слове может быть:
- одинаковое количество звуков;
- звуков больше, чем букв;
- букв больше, чем звуков.
Примеры
- не́бо [н’ э б а] — 4 буквы, 4 звука
- ярлы́к [й ‘а р л ы к] — 5 букв, 6 звуков
- купа́ть [к у п а т’] — 6 букв, 5 звуков
При записи звукового состава слова следует учитывать, что буквы «е», «ё», «ю», «я» могут обозначать два звука в следующих позициях в слове:
1. в начале слова:
- е́ дкий [ й’ э т к’и й’]
- ё мкий [ й’ о м к’ и й’]
- ю́ ный [ й’ у н ы й’]
- я́ сли [ й’ а с’ л’ и]
2. после других гласных звуков:
- по е зди́ть [п а й’ э з’ д’ и т’]
- по ё м [п а й’ о м]
- ка ю́ та [к а й’ у т а]
- ма я́ к [м а й’ а к]
3. после разделительных «ь» и «ъ»:
- жуль е́ н [ж у л’ й э’ н]
- въ е́ хать [в й ‘э х а т’]
- курь ё з [к у р’ й’ о с]
- отъ ё м [а т й’ о м]
- рь я́ ный [р’ й’ а н ы й’]
- изъ я́ н [и з’ й’ а н]
- вь ю́ нок [в’ й’ у н о к]
- предъ ю биле́йный [п р’ и д й’ у б’ и л’ э й’ н ы й’]
Как видим, в таких словах всегда больше звуков, чем букв.
После согласных звуков буквы «е», «ё», «ю», «я» обозначают их мягкость:
- с е л [с’ э л]
- н ё с [н’ о с]
- л ю к [л’ у к]
- п я ть [п’ а т’]
Записывая звучание слова, следует учитывать, что в русском языке происходит фонетический процесс оглушения звонких согласных, находящихся перед глухим согласным и в конце слова, и, наоборот, озвончения глухих согласных перед звонким согласным, кроме «л», «м», «н», «р», «в», «й»
- ло́жка [ло ш к а], ви́тязь [в’ и т’a с’ ], о́тблеск [о д б л’ и с к];
- сма́зка [с м а с к а], дробь [д р о п’ ], сдви́нуть [ з д в’ и н у т’];
- все [ ф с’ э], пруд [п р у т ], вокза́л [в а г з а л].
В словах с буквосочетанием «зж» слышится длинный мягкий звук [ж’]
- брю зж а́ть [б р’ у ж’ а т’]
- мо зж ечо́к [м а ж’ и ч’ о к]
В конце глаголов буквосочетания -тся и -ться звучат как [ца]:
- бои́тся [б а и ц а];
- стели́ться [с’ т’ и л и ц а].
В словах, в которых есть «ь», который обозначает мягкость предыдущего согласного звука или является морфологическим знаком, указывающим на принадлежность слова к женскому роду, букв насчитываем больше, а звуков меньше:
- знать [з н а т’] — 5 букв, 4 звука;
- речь [р ‘э ч’] — 4 буквы, 3 звука.
Мягкие согласные звуки могут смягчать предыдущий согласный звук.
Послушаем, как звучат слова:
- све́чка [ с’ в’ э ч’ к а]
- гво́зди [г во з’ д’ и]
- жизнь [ж ы з’ н’]
- зо́нтик [з о н’ т’ и к]
Образец фонетического разбора
Источник изображения: fedsp.com
Пример звуко-буквенного разбора
Чтобы выполнить звуко-буквенный разбор, запишем слово и поставим в нем ударение. Разделим его на фонетические слоги. Учитывая все фонетические изменения в слове, запишем по вертикали буквы и соответствующие им звуки слова в квадратных скобках. Дадим фонетическую характеристику каждому звуку.
Например, выполним фонетический разбор слова «ёлочный»:
ёлочный [й’ о л а ч’ н ы й’]
ё-ло-чный — 3 слога. Первый слог ударный.
- буква «ё» — [й’] — согласный, звонкий непарный, мягкий непарный;
- [о] — гласный ударный;
- буква «л» — [л] — согласный звонкий непарный, твердый парный;
- буква «о» — [а] — гласный безударный;
- буква «ч» — [ч’] — согласный, глухой непарный, мягкий непарный;
- буква «н»— [н] — согласный звонкий непарный, твердый парный;
- буква «ы» — [ы] — гласный безударный;
- буква «й» — [й’] — согласный, звонкий непарный, мягкий непарный.
В слове «ёлочный» 7 букв, 8 звуков.
Видеоурок «Фонетический разбор слов»
Для закрепления материала посмотрите видео по теме урока.
Частный детский сад — начальная школа «Маленький принц», Минск
Если у нас появиться братик или сестричка – проблема с поиском детского садика уже не встанет))
Вспоминаю, сколько вопросов и сомнений возникало, когда пришло время отдавать своё драгоценное чадо в детский сад. На тот момент мы с супругом начали поиски нашего «идеального садика» среди множества государственных садов. В итоге один садик возле дома, который совсем не оправдал ожиданий, сменили на другой, который оказался несколько лучше.
Приняв как должное очень скудное питание и, несмотря, на некоторое количество дополнительных кружков, примитивные занятия, проводимые с детьми, мы решили, что посещение школ развития за пределами детского сада, а также разнообразные домашние завтраки и ужины компенсируют этот «небольшой» недостаток наших гос учреждений. Тем более что опыт друзей и знакомых указал на повсеместность этой проблемы. Однако, повозившись после работы с ребенком по разным кружкам и секциям, мы поняли, что кому-то из нас надо бросить работу с тем, чтобы посвятить себя благородному занятию — развитию собственного ребенка. На тот момент ему исполнилось 5 лет, и понимая, что школа уже не за горами, мы начали задумываться о ней, причем не о простой возле дома, а о гимназии – ведь одна из наших самых главных задач, как родителей — это дать ребенку самое лучшее образование, которое только доступно в нашей стране. Вот на этом этапе мы узнали о «Маленьком принце» и перешли туда в середине учебного года.
Каково же было моё удивление и в некоторой степени испуг, когда мы обнаружили, что наш «умный и развитый» ребенок не справлялся с задачами, с которыми легко справлялись детки из Маленького принца на год, полтора младше! Вот тут мы и увидели колоссальное отличиечастного сада от всех остальных. Во-первых, это постоянное всестороннее развитие, которое находиться под контролем целого ряда специалистов. Приходя за ребенком в сад я никогда не видела, чтобы дети ничем не занимались. Они все время что-то делают, кто-то пишет, кто-то рисует, кто-то конструирует. Во- вторых- это индивидуальный подход к каждому ребенку, учитывая его характер, уровень подготовки, темперамент. Мой сынишка через 2 месяца начал выговаривать проблемные звуки, на постановку которых до этого мы потратили 6-7- месяцев. Также он научился читать, решать задачи, грамотно говорить и еще всякой всячине за последующие несколько месяцев.
О психологическом комфорте и говорить нечего – садик — это второй дом, куда ребенок идет с удовольствием, и откуда вечером он не хочет уходить. С уверенностью могу сказать: для того чтобы получить такой же уровень подготовки по такому количеству предметов пришлось бы забрать ребенка из обычного сада, и только возить его по разным концам города в различные детские центры.При этом, конечно не обошлось бы без помощи няни или активной молодой бабушки. Всем своим друзьям и знакомым мы рекомендуем только этот сад. Если у нас появиться братик или сестричка – проблема с поиском детского садика уже не встанет))
Огромное количество замечательных педагогов, которые работают с детьми с 200%ой отдачей, чистота, вкусная кухня, приготовленная с любовью, постоянные выездные мероприятия в кино, театры, на выставки дают основание считать Маленький принц – воплощением мечты родителей об идеальном дошкольном учреждении в реальность.
Oksana Apanasenko
Детский садик «Маленький Принц» — Главная
Уважаемые взрослые,частное учреждение образования «Детский сад «Маленький принц» приглашает мальчиков и девочек от 3-х до 6-ти лет в увлекательное путешествие по планетам современных знаний, творчества, фантазии, приятного детского общения, заботы и любви.
Прошу детей простить меня за то, что приглашение стать другом «Маленького принца» я посылаю взрослым. Скажу в оправдание: эти взрослые – самые лучшие друзья детей, они — родители.
Если Вы захотите узнать чему учатся дети в частном детском саду «Маленький принц», не спрашивайте их о способах сравнения совокупностей предметов, о фонетическом разборе, о круговороте воды в природе, о строении солнечной системы, о семи чудесах света — это они знают в совершенстве. Лучше послушайте их радостные голоса, поговорите с ними об их любимых играх и книжках, посмотрите, с каким достоинством они общаются со сверстниками и взрослыми, окунитесь вместе с ними в мир детской фантазии. Это даст Вам возможность оценить образовательный и воспитательный комплекс детского сада, в который входят:
- математика,
- развитие речи и обучение грамоте,
- обучение чтению,
- подготовка руки к письму,
- знакомство с окружающим миром,
- английский язык,
- хореография,
- изобразительная деятельность,
- художественное творчество (бисероплетение),
- тестоплатстика,
- конструирование,
- лепка и аппликация,
- музыка и пение,
- физическая культура,
- детская философия,
- театрально-игровая деятельность.
Ежедневно в индивидуальном порядке воспитатели обучают детей чтению, логопед и психолог проводят коррекционные и развивающие занятия.
Малышам предлагаем логопедический массаж, лечебный и общеукрепляющий, а также занятия по ЛФК.
Занятия проходят в подгруппах по 8-10 человек.
Уважаемые родители, делая свой выбор, помните мудрые слова лиса: «…Зорко одно лишь сердце. Самого главного глазами не увидишь».
Педагоги «Маленького принца» сделают все возможное, чтобы каждая встреча Ваших детей с нами была радостной.
Мы в ответе за Вашего ребенка с 8 утра до 19 вечера с понедельника по пятницу.
Наш телефон : (8029) 603-26-15.
Наш адрес: г. Минск, ул. Ржавецкая, 34.
Нормы согласованности для 37 677 английских слов
Нормы согласованности типов для мономорфных слов в этом наборе данных были сначала вычислены и сравнены с показателями, полученными Япом и Балотой (2009), чтобы установить их достоверность. Коэффициенты корреляции Пирсона между этим подмножеством мономорфных норм и мерами согласованности типов для мономорфных слов в Yap and Balota (2009) представлены в таблице 1. Все корреляции, за исключением одной, были выше 0,750 и были очень значимыми (все p s <0.001) для первого слога, составного начала и такта согласованности. В целом, корреляции указывают на высокую степень сходства между этим подмножеством мономорфных норм и нормами, разработанными Япом и Балотой (2009), несмотря на ошибки в последнем наборе норм и различие в транскрипции.
Таблица 1. Корреляция с мерами согласованности Yap & Balota (2009) для мономорфемных односложных и многосложных словПосле вышеупомянутого корреляционного анализа был также проведен иерархический регрессионный анализ, чтобы изучить, насколько вариативность может учитывать полный набор норм согласованности. для производительности распознавания слов, помимо типичных переменных, которые, как известно, влияют на лексическую обработку.Анализ проводился на основе данных визуального лексического решения от English Crowdsourcing Project (ECP; Mandera, Keuleers, & Brysbaert, в печати), данных ускоренного произношения и визуального лексического решения от ELP (Balota et al., 2007) и по данным слухового лексического решения на уровне американского диалекта из проекта Auditory English Lexicon Project (AELP; Goh, Yap & Chee, в печати). Подобно Япу и Балоте (2009), логическое обоснование иерархии заключалось в том, чтобы сначала ввести переменные, кодирующие начало и просодические свойства, предназначенные для улавливания дисперсии, связанной с смещениями голосовых клавиш (Balota et al., 2004; Кесслер, Трейман и Малленикс, 2002; Спилер и Балота, 1997; Treiman et al., 1995) и ударение в слове (см. Arciuli & Cupples, 2006; Chateau & Jared, 2003; Yap & Balota, 2009), за которыми следуют стандартные лексические переменные, которые традиционно были установлены для прогнозирования вариативности слова. задержки и точность распознавания. Первый слог и составные меры согласованности вводились последними для оценки их воздействия только после того, как были проверены поверхностные и лексические меры.На этом этапе учитывались только показатели наступления и стабильности изморози, чтобы можно было провести справедливое сравнение с установленными данными в литературе.
Таким образом, иерархия регрессии для ускоренного произношения и визуального лексического решения была следующей: фонологические начала были введены на этапе 1, а типичность ударения Сноска 2 была введена на этапе 2. Все остальные стандартные лексические переменные были введены на этапе 3 , включая количество слогов, длину слова, количество морфем, преобразованную в логарифмическую форму частоту слова HAL (Burgess & Livesay, 1998) Footnote 3 , орфографические и фонологические плотности соседства, точки уникальности, спреды, расстояния Левенштейна и частоты соседства Левенштейна.Затем, поскольку некоторые слова имеют разное написание для американского и британского английского (например, «цвет» и «цвет»), а некоторые слова гомофонны (например, «для», «перед» и «четыре»), две двоичные переменные кодирование для таких случаев было введено на шаге 4 для контроля любого потенциального влияния двусмысленности в написании и произношении. Затем на шаге 5 были введены показатели начала слога и согласованности рифления, а в шаге 6 — составные меры начала и согласованности рифления. Регрессия для слухового лексического решения была аналогичной, за исключением того, что продолжительность звукового файла была включена в качестве дополнительного первого шага, и количество фонем было введено вместо длины слова.Данные о количестве морфем, частоте слов, а также орфографических и фонологических частотах соседства Левенштейна были взяты из ELP (Balota et al., 2007). Все остальные переменные были рассчитаны на основе конкретной орфографии и фонологии 37 677 пунктов и, где это применимо, на основе тех же элементов, что и базовый корпус.
Отдельные наборы анализов были проведены для односложных и многосложных слов, поскольку показатели типичности ударения и составной согласованности не имеют отношения к словам, состоящим только из одного слога.Поскольку целью этого исследования было создание норм согласованности, нижеследующее обсуждение фокусируется на изучении данных из двух последних шагов (первый слог и составные меры согласованности) регрессий. Тем не менее, результаты предыдущих шагов оказались ожидаемыми.
Хотя был проведен анализ как для типа, так и для норм токенов, представленные здесь данные основаны только на типовых показателях, поскольку эти два набора показателей сильно коррелировали ( r с между 0.99 и 1,00) и учитывают практически идентичные величины дисперсии. В таблицах 2, 3, 4 и 5 представлены результаты регрессионного анализа для ускоренного произношения, визуального лексического решения и слухового лексического решения соответственно как для времени реакции (RT), так и для точности ответа.
Таблица 2. Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности из этапов 1–6 регрессионного анализа на уровне элементов для ускоренного произношения односложных и многосложных слов из ELP.Значение p для каждого коэффициента и изменение R 2 представлено звездочками Таблица 3. Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности из этапов 1–6 регрессионного анализа на уровне элементов для визуального лексического принятия решений для односложных и многосложных слов из ECP. Значение p для каждого коэффициента и изменение R 2 представлено звездочками Таблица 4.Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности из этапов 1–6 регрессионного анализа на уровне элементов для выполнения визуального лексического решения для односложных и многосложных слов из ELP. Значение p для каждого коэффициента и изменение R 2 представлено звездочками Таблица 5. Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности из этапов 1–7 регрессионного анализа на уровне элементов для выполнения слуховых лексических решений. для односложных и многосложных слов из AELP.Значение p для каждого коэффициента и изменение R 2 представлено звездочкамиСравнение задач
Показатели согласованности первого слога и составной последовательности составили наибольшую дисперсию латентности ответа при ускоренном произношении (3,3% в односложных словах). , 2,4% в многосложных словах), по сравнению с визуальным лексическим решением (ECP: 0,5% в односложных словах, 0,5% в многосложных словах; ELP: 0,4% в односложных словах, 0,6% в многосложных словах) и слуховым лексическим решением (1.0% в односложных словах, 0,0% в многосложных словах). Это было также для точности ответа; Последовательность объясняла большую вариативность в ускоренном произношении (2,4% в односложных словах, 1,4% в многосложных словах), чем в визуальном лексическом решении (ECP: 0,4% в односложных словах, 0,4% в многосложных словах; ELP: 0,2% в односложных словах, 0,7 % в многосложных словах) и слуховом лексическом решении (1,8% в односложных словах, 0,3% в многосложных словах).
Очевидно, что эффекты согласованности явно модулируются задачами; Последовательность объясняет более уникальную вариацию в ускоренном произношении, чем в задачах решения как зрительной, так и слуховой лексики, отражая акцент на фонологическом декодировании в задаче произношения.Поскольку согласованность влияет на легкость создания артикуляционных программ при именовании (Ziegler et al., 1997a, b), непоследовательные слова, по-видимому, требуют больше времени для называния и более подвержены ошибкам в ответах. Напротив, лексические ответы на решения в меньшей степени зависят от перевода между орфографией и фонологией (Katz et al., 2005, 2012), и поэтому неудивительно, что соответствие правописания и звука менее важно в задачах лексического решения по сравнению с именование (Hino & Lupker, 2000).
Односложные и многосложные слова
Для односложных слов показатели согласованности слога 1 обусловили значительную уникальную вариативность латентности ответа (3,3% в ускоренном произношении, 0,5% (ECP) и 0,4% (ELP) в визуальном лексическом решении) , 1,0% в слуховом лексическом решении), и в точности ответа (2,4% в ускоренном произношении, 0,4% (ECP) и 0,2% (ELP) в визуальном лексическом решении, 1,8% в слуховом лексическом решении). Напротив, для многосложных слов комплексные меры согласованности учитывали более возрастающую дисперсию в задержках ответа (1.5% в ускоренном произношении, 0,4% (ECP) и 0,5% (ELP) в визуальном лексическом решении), чем меры согласованности первого слога (1,0% в ускоренном произношении, 0,3% (ECP) и 0,4% (ELP) в визуальном лексическом решении) , хотя это ограничивалось только задачами наименования и визуального лексического решения. Образец результатов был таким же для точности ответа.
Интересно, что для задачи слухового лексического решения ни первый слог, ни составные меры согласованности, по-видимому, не учитывают большие различия как в задержках ответа, так и в точности ответа для многосложных слов.Это резко контрастирует с односложными словами, где меры согласованности слога 1 объясняют очень значительную и значительную разницу как во времени ответа, так и в показателях точности. Ранее обсуждавшиеся перспективы влияния согласованности на распознавание устных слов были почти односторонне основаны на односложных словах (например, Dich, 2011; Petrova et al., 2011; Pattamadilok et al., 2007; Ziegler & Ferrand, 1998; Ziegler et al. ., 2004, 2008), и результаты здесь теоретически важны, потому что они предполагают, что результаты в современной литературе могут быть специфичными только для односложных слов.В свете этого наблюдения дальнейшие исследования должны выяснить, отличается ли обработка многосложных слов от односложных слов в слуховой лексической задаче принятия решения, чтобы согласованность оказывала меньшее влияние на первое.
Тем не менее, по крайней мере, для ускоренного произношения и задач лексического решения, эффекты согласованности явно действуют за пределами начального слога для многосложных слов. Повторюсь, составная согласованность отражает среднюю согласованность между слоговыми позициями, и, поскольку составная согласованность учитывает более уникальную дисперсию, чем меры согласованности первого слога в многосложных словах, рассмотрение согласованности во всех слоговых позициях, очевидно, имеет решающее значение для многосложных слов.
Прямая связь и согласованность обратной связи
Сосредоточение внимания на влиянии согласованности 1-го слога на обработку односложных слов, а также на влиянии составной согласованности на многосложные слова, влияние прямой связи и обратной связи и согласованность ритейла, где бы они ни были значительны, помогали в работе. природа. В целом, более согласованные элементы обеспечивали более быстрое время отклика и более высокую точность ответа для всех задач.
Одним из специфических исключений из фасилитаторской тенденции было обнаружение тормозящей композитной обратной связи , вызывающей эффекты согласованности при распознавании многосложных слов, как для латентности ответа, так и для точности ответа в задачах ускоренного произношения и визуального лексического решения.Интересно, что Яп и Балота (2009) получили точно такие же результаты и также нашли это наблюдение озадачивающим. Кроме того, составная согласованность начала с прямой связью также имела тормозящие эффекты на латентность ответа многосложных слов в задаче слухового лексического решения. В контексте других вспомогательных наблюдений трудно интерпретировать, что означают эти результаты, и, возможно, будущий анализ может пролить свет на правдоподобные объяснения этих наблюдений.
Несмотря на вышеуказанные аномалии, результаты для последовательности изморозь были относительно стабильными. Для односложных слов согласованность рифма с прямой связью по первому слогу способствовала как задержкам ответа, так и точности во всех трех задачах, в то время как согласованность рифма обратной связи первого слога способствовала как задержкам ответа, так и точности только в задаче слухового лексического решения, а также задержке ответа в задаче ускоренного произношения . Для многосложных слов согласованность как составной прямой связи, так и составной обратной связи способствует задержке ответа и точности в ускоренном произношении и задачах визуального лексического решения.
Учитывая противоречивую литературу об эффектах согласованности обратной связи при визуальном распознавании слов, эти результаты особенно примечательны. После выделения дополнительных переменных-предикторов, которые могли быть запутанными в предыдущих исследованиях, эти результаты предполагают, что эффекты согласованности обратной связи не являются артефактами и действительно играют роль в визуальном распознавании многосложных слов. Кроме того, есть убедительные доказательства того, что эффекты согласованности с прямой связью важны для прогнозирования слуховой лексической эффективности решения для односложных слов.Взятые вместе, эти результаты обеспечивают сильную поддержку теории рекуррентной сети восприятия слов (Stone & Van Orden, 1994; Stone et al., 1997; Van Orden & Goldinger, 1994; также см. Рис.1), в которой двунаправленный поток активация между орфографией и фонологией облегчает лексическую обработку независимо от модальности вводимого стимула.
Взаимодействие согласованность × частота
В дополнение к основным эффектам согласованности, обсуждавшимся выше, также было протестировано взаимодействие согласованность × частота.Начиная с основополагающей работы Эндрюса (1982), исследования показали, что эффекты нетипичных соответствий орфографии и звука зависят от частоты слова (например, Cortese & Simpson, 2000; Hino & Lupker, 2000; Seidenberg, Waters, Barnes, & Tanenhaus, 1984). Исследователи обнаружили, что при решении различных задач как визуального (например, Jared, 2002; Lacruz & Folk, 2004; Yap & Balota, 2009), так и устного (например, Petrova et al., 2011) распознавания слов демонстрируют больший эффект согласованности, чем часто встречающиеся слова.Это взаимодействие было объяснено в рамках двухуровневых моделей чтения (например, Coltheart et al., 2001), а также коннекционистских структур (например, Plaut et al., 1996; Seidenberg & McClelland, 1989).
Для проверки взаимодействия согласованность × частота в этом исследовании, на заключительном этапе регрессионного анализа были введены термины взаимодействия первого слога и составной прямой связи и согласованности обратной связи × частота. В условия взаимодействия была включена только консистенция инея, так как эффекты консистенции инея были наиболее стабильными в вышеупомянутых анализах.Сводка эффектов взаимодействия представлена в таблицах 6, 7, 8 и 9 для ускоренного произношения, визуального лексического решения и слухового лексического решения соответственно.
Таблица 6. Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности для первого слога и составных взаимодействий согласованность × частота (шаг 7) в ускоренном произношении односложных и многосложных слов из ELP. Значение p для каждого изменения R 2 представлено звездочками Таблица 7.Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности для первого слога и составных взаимодействий согласованность × частота (шаг 7) при визуальном выполнении лексических решений для односложных и многосложных слов из ECP. Значение p для каждого изменения R 2 представлено звездочками Таблица 8. Стандартизованные коэффициенты регрессии RT и точности для первого слога и составных взаимодействий согласованность × частота (шаг 7) в визуальной лексической эффективности решения для односложные и многосложные слова из ELP.Значение p для каждого изменения R 2 представлено звездочками Таблица 9. Стандартизированные коэффициенты регрессии RT и точности для первого слога и составных взаимодействий согласованность × частота (шаг 8) в исполнении слухового лексического решения для односложные и многосложные слова из AELP. Значение p для каждого изменения R 2 представлено звездочкамиОдносложные слова
Для односложных слов эффекты согласованности первого слога и частоты взаимодействия были неоднозначными.Согласованность рифма с прямой связью по первому слогу × частота взаимодействий не были значимыми, слуховые лексические задержки и точность реакции принятия решений, все p s> 0,05. Это взаимодействие было значительным в отношении ускоренных задержек реакции произношения ( β = 0,01, p <0,001) и точности ответа ( β = 0,00, p = 0,01), а также задержек реакции визуальных лексических решений, ( ECP: β = -.02, p <.001; ELP: β = -.03, p <0,001) и точности ответа (ECP: β = 0,00, p = 0,01; ELP: β = 0,01, p = <0,001), но последующий анализ показал, что взаимодействие шло не в ожидаемом направлении; для высокочастотных слов наблюдались более сильные эффекты согласованности (т. е. более медленные задержки отклика и более низкая точность отклика), чем для низкочастотных слов.
Первый слог обратной связи последовательность рифма × частота взаимодействий давали более последовательные результаты; это взаимодействие было значимым в латентности ответа для обоих ускоренных произношений ( β = 0.02, p = <0,001) и визуальное лексическое решение (ECP: β = 0,01, p = <0,001; ELP: β = 0,01, p = <0,001), а также точность ответа как для ускоренного произношения ( β = — 0,01, p = <0,001), так и для визуального лексического решения (ECP: β = — 0,01, p = <0,001; ELP: β = — 0,01, p = <0,001). В частности, взаимодействия «согласованность времени обратной связи по первому слогу × частотные взаимодействия» продемонстрировали ожидаемый больший эффект согласованности для низкочастотных слов, чем для высокочастотных слов, хотя это было ограничено только задачами наименования и визуального лексического решения.Взаимодействие первого слога обратной связи между последовательностью и частотой не было значимым в отношении латентности и точности слуховой лексической реакции при принятии решения, как p, s> 0,05.
Многосложные слова
Для многосложных слов сложная согласованность рифмы с прямой связью × частотное взаимодействие было значимым в задержках ответа для ускоренного произношения ( β = 0,07, p <0,001) и визуального лексического решения (ECP: β = 0.04, p <0,001; ELP: β = 0,02, p <0,001), а также точность ответа для ускоренного произношения ( β = — 0,03, p <0,001) и визуального лексического решения (ECP: β = — 0,01. , p <0,001; ELP: β = — 0,03, p <0,001). Комбинированная согласованность времени обратной связи × частотное взаимодействие также было значимым в задержках ответа для ускоренного произношения ( β = 0.03, p <0,001) и визуальное лексическое решение (ELP: β = 0,01, p <0,001), а также точность ответа для ускоренного произношения ( β = — 0,01, p <0,001) и визуальное лексическое решение (ECP: β = — 0,01, p <0,001; ELP: β = — 0,02, p <0,001). Как и ожидалось, все эти составные взаимодействия согласованность × частота показали больший эффект согласованности для низкочастотных слов, чем для высокочастотных слов.Однако этот образец результатов снова не был воспроизведен в задаче слухового лексического решения; Ни один из эффектов взаимодействия «согласованность × частота» не был значимым в отношении латентности и точности слуховой лексической реакции при принятии решения, все p s> 0,05.
В совокупности эти результаты предполагают, что взаимодействие согласованность × частота гораздо более устойчиво в многосложных словах, чем в односложных словах, как для ускоренного произношения, так и для задач визуального лексического решения.Учитывая, что существующие теории этого взаимодействия при визуальном распознавании слов в значительной степени основаны на исследованиях односложных слов, противоречивые результаты здесь трудно объяснить. Однако следует отметить, что в нескольких факторных исследованиях, в которых использовались только односложные стимулы, также не удалось выявить значительную согласованность и частотное взаимодействие по пунктам как для наименования, так и для времени реакции визуального лексического решения и частоты ошибок (Andrews, 1982; Jared, 1997). , 2002; Lacruz & Folk, 2004).Аналогичным образом Treiman et al. (1995) не обнаружили в своем регрессионном анализе значимого взаимодействия «согласованность времени × частота» для двух отдельных больших наборов односложных визуальных лексических решений и латентных периодов ответа называния после того, как были проверены все стандартные лексические ковариаты и переменные согласованности. Следовательно, хотя результаты для односложных слов здесь озадачивают, они предполагают, что эффект взаимодействия согласованность × частота может быть менее надежным для односложных слов, чем для многосложных слов.
Что еще более интересно, ни одно из взаимодействий согласованность × частота не было значимым в задаче слухового лексического решения, как для односложных, так и для многосложных слов, задержки отклика и точности. Эффект взаимодействия согласованность × частота редко исследовался при распознавании устных слов (Petrova et al., 2011), и эти результаты согласуются с Pattamadilok et al. (2007), предполагая, что этот эффект менее легко наблюдать в слуховых лексических решениях, чем в задачах визуальной лексической обработки.Дальнейшая работа может быть направлена на изучение того, могло ли взаимодействие модулироваться конкретными требованиями слуховой лексической задачи принятия решения, приводя к нулевым эффектам.
Согласованность для многосложных слов
Нормы согласованности, вычисленные для многосложных слов, были получены путем усреднения по слогам. Этот метод реализует согласованность отдельных слогов и предполагает, что слоги опосредуют лексический доступ. Однако, как обсуждалось во введении, было несколько других подходов к определению согласованности для многосложных слов.Наиболее заметно, что Шато и Джаред (Chateau and Jared, 2003) вычислили нормы согласованности BOSS (BOB) для двусложных слов в соответствии с теорией Тафта (1992) о том, что основная часть многосложного слова является орфографическим сегментом более высокого порядка, который состоит из ядра первого слога и всех согласных, следующих за гласной, которые составляют орфографически допустимую комбинацию (например, «-ind» в «окне» и «-und» в «гром»; см. также Taft, 1979, для основного орфографического слога. Структура (БОСС)). Шато и Джаред (2003) обнаружили, что последовательность BOB была важным предиктором латентности и точности наименования, предполагая, что последовательность может действовать и за пределами слоговых границ.
Кроме того, можно утверждать, что производительность задач лексической обработки может быть предсказана по наименее согласованному или наиболее согласованному слогу в многосложном слове, а не по средней согласованности по слогам. Таким образом, чтобы проверить предсказательную силу этих альтернативных показателей, были запущены дополнительные модели регрессии для многосложных слов. Иерархия регрессионных моделей была по существу такой же, как и в предыдущих основных анализах, за исключением того, что последний этап каждой модели был заменен либо самыми низкими значениями начала и времени прямой связи и обратной связи (самая низкая согласованность), либо самыми высокими значениями прямой связи и началом обратной связи и значения рийма (высшая согласованность) или начало первого слога с прямой связью и обратной связи и согласованность рифлености, но с согласованностью риса, обусловленной началом второго слога Сноска 4 .Меры согласованности первого слога были исключены из моделей из-за высокой корреляции с мерой условной вероятности.
В таблице 10 сравнивается величина отклонения, предсказанная этими мерами, с составными мерами согласованности. Очевидно, что составные меры согласованности явно превосходят другие возможные меры согласованности для многосложных слов с точки зрения количества дисперсии, прогнозируемой в задачах ускоренного произношения и визуального лексического решения. Однако для задачи слухового лексического решения, похоже, что другие меры могут объяснить большую дисперсию в задержках и точностях ответа, чем составная мера согласованности, хотя это различие невелико (0.1%).
Таблица 10. Величина расхождения, объясненная ( R 2 ) составной последовательностью, наименьшей последовательностью, высшей последовательностью и началом первого слога с согласованностью рифмы, обусловленной мерами начала второго слога (шаги 5–6) в ускоренном произношении, и производительность визуального и слухового лексического решения для многосложных слов. Значение p для каждого изменения R 2 представлено звездочками . Наибольшее значение ∆ R 2 выделено жирным шрифтомСтоит отметить, что результаты этого сравнения не обязательно означают, что слова всегда разбиваются на слоги во время лексической обработки, а скорее, учитывая длину многосложных слов, составных Последовательность — лучшее отражение того, что составляет последовательность в более длинных словах.Учитывая ограниченное влияние согласованности на слуховое лексическое решение, обнаруженное в ходе основного анализа, в будущих исследованиях можно также рассмотреть дополнительные подходы к изучению эффектов согласованности при распознавании устных слов.
друг — Викисловарь
Английский [править]
Этимология [править]
со среднеанглийского frend , freend , со староанглийского frēond («друг, родственник, любовник», буквально «любящий [-one]»), с протогерманского * frijōndz («любовник, друг »), От протоиндоевропейского * preyH- (« любить, любить »), что эквивалентно free + -nd .Познакомьтесь с Saterland Frisian Früünd («друг»), West Frisian freon , froen , freondinne («друг»), голландским vriend («друг»), нижненемецким Frund 9000ründ («друг, родственник»), немецкий Freund («друг»), датский frænde («родственник»), шведский frände («родственник, родственник»), исландский frændi («родственник») , Готика 𐍆𐍂𐌹𐌾𐍉𐌽𐌳𐍃 (frijōnds, «друг»). Подробнее на бесплатно .
Произношение [править]
Существительное [править]
друг ( множественное число друзей )
- Человек, обычно кто-то другой, кроме члена семьи, супруга или любовника, чье общество приносит радость и к которому испытывает привязанность.
- 1898 , Уинстон Черчилль, глава 1, в Знаменитость :
Однако с изящным томом мой quondam friend прославился. В то же время он сбросил куколку обыденного существования.
Мы с Джоном были друзьями с тех пор, как были соседями по комнате в колледже. Доверие важно между друзьями . Раньше мне было трудно заводить друзей из , когда я был застенчивым.
- 1898 , Уинстон Черчилль, глава 1, в Знаменитость :
- Сотрудник, предоставляющий помощь.
Автомобильная ассоциация — друг каждого автомобилиста . Полиция — друг каждого законопослушного гражданина.
- Человек, с которым человек знаком смутно или косвенно.
- 2013 21 июня, Оливер Беркман, «Тао технологий», в The Guardian Weekly , том 189, номер 2, стр. 27:
Грязный секрет Интернета в том, что все эти отвлечения и прерывания безмерно выгодно. Веб-компании любят хвастаться […] или предлагать услуги, которые позволяют «быть в курсе того, что делают ваши друзья », […] и так далее.Но настоящий способ построить успешный онлайн-бизнес — это лучше, чем ваши конкуренты, подрывать контроль людей над своим вниманием.
друг друг ; Я добавил его в друзья на Facebook, но я его почти не знаю.
- 2013 21 июня, Оливер Беркман, «Тао технологий», в The Guardian Weekly , том 189, номер 2, стр. 27:
- Человек, который что-то поддерживает или поддерживает.
Я не друг дешевого вина.
- (неофициальный) Объект или идея, которые можно использовать во благо.
Фрукт — ваш друг .
- (разговорный, иронический, используется только в звательном падеже) Используется как форма обращения при предупреждении кого-либо.
Посмотри лучше, друг .
- (объектно-ориентированное программирование) Функция или класс, предоставляющий специальный доступ к закрытым и защищенным членам другого класса.
- 1991 , Tom Swan, Learning C ++ :
Но не принимайте следующие разделы как одобрение друзей .Лучшие программисты на C ++ избегают использования друзей без крайней необходимости.
- 2001 , Stephen Prata, Учебник по C ++ плюс :
В этом случае функция не должна (и не должна) быть другом .
- 2008 , DS Malik, Программирование на C ++: от анализа проблем к разработке программы :
Чтобы сделать функцию другом для класса, зарезервированное слово
friend
предшествует прототипу функции […]
- 1991 , Tom Swan, Learning C ++ :
- (подъем) Подпружиненное кулачковое устройство.
- 1995 , Основы скалолазания
- С момента своего появления в 1970-х годах друга произвели революцию в скалолазании, сделав защиту в ранее недоступных местах […]
- 1995 , Основы скалолазания
- (эвфемизм) Любовник; парень или девушка.
- г. 1595–1596 , Уильям Шекспир, «Потерянный лейборист», в Комедии, истории и трагедии г-на Уильяма Шекспира: опубликованы в соответствии с подлинными копиями оригинала (Первый фолио), Лондон: […] Исаак Иггард , и Эд [приход] Блаунт, опубликовано 1623, OCLC 606515358 , [Акт V, сцена 2]:
Ни движения языка школьника; И никогда не приходи к моему другу
- 1813 , Samuel Foote, The Commissary, и т. Д., стр.17:
- Было время, когда джентльмен хотел друга , я мог предоставить ему выбор за час; но рынок испорчен, и тело может сразу дать зайца или куропатку […]
- 1975 , Янис Ян, «Зимой»:
- Я встретил вашего друга . Она очень милая, что я могу сказать?
- г. 1595–1596 , Уильям Шекспир, «Потерянный лейборист», в Комедии, истории и трагедии г-на Уильяма Шекспира: опубликованы в соответствии с подлинными копиями оригинала (Первый фолио), Лондон: […] Исаак Иггард , и Эд [приход] Блаунт, опубликовано 1623, OCLC 606515358 , [Акт V, сцена 2]:
- (Шотландия, устарело) Родственник, родственник по крови или браку.
- Друзья лучше всего соглашаются на расстоянии.
- Подружитесь с рамным народом.
- 1895 , Crockett, Bog-Myrtle , 232:
- Он не был для меня кровью, хотя он и моя жена были далекими друзьями .
Синонимы [править]
Антонимы [править]
Примечания по использованию [править]
Производные термины [править]
Потомки [править]
- → Кантонский: друг (fen 1 )
- → Сербско-хорватский:
Переводы [править]
Посмотреть друг / перевод § Существ.
Глагол[править]
друг ( в единственном числе от третьего лица, простое настоящее друзей , причастие в настоящем в друзьях , причастие в простом прошедшем и прошедшем времени в друзьях )
- (переходный, устаревший) Действовать как друг, дружить; быть дружелюбным, помогать.
- 1596 , Эдмунд Спенсер, Королева фей , IV.ii:
- Вот медлительный рыцарь победителям хеппи молись: / Так удача друзья смелые […].
- 1896 , Альфред Эдвард Хаусман, A Shropshire Lad , LXII:
- ’Верно, то, что я приношу на продажу.
Не такое бодрое пиво, как эль:
Из стебля, поранившего руку,
Я выжал его в утомленной земле.
Но возьми: если привкус кислый,
Тем лучше для озлобленного часа;
Оно должно делать добро сердцу и голове
Когда твоя душа вместо моей души;
А я буду другом тебе, если можно,
В темный и пасмурный день.
- ’Верно, то, что я приношу на продажу.
- 1596 , Эдмунд Спенсер, Королева фей , IV.ii:
- (переходный) Чтобы добавить (человека) в список друзей в социальной сети; официально назначить (кого-то) другом.
- 2006 , Дэвид Фоно и Кейт Рейнс-Голди, «Гипердружба и не только: друзья и социальные нормы в LiveJournal» (версия PDF), Internet Research Annual Volume 4 , Peter Lang, → ISBN, стр. 99,
- Разница между ответами на утверждение «Если кто-то друзей меня, я буду друга их» и «Если я друг кого-то, я ожидаю, что они вернутся ко мне другу », говорит.
- 2006 , Кевин Фарнхэм и Дейл Г. Фарнхэм, Безопасность Myspace: 51 совет для подростков и родителей , Практические руководства, → ISBN, стр. 69,
- Одна из наиболее часто используемых функций MySpace — это практика, получившая название «дружба». Если вы кого-то « друг », то этот человек будет добавлен в ваш список друзей MySpace, а вы добавитесь в его список друзей.
- 2006 , Дэвид Фоно и Кейт Рейнс-Голди, «Гипердружба и не только: друзья и социальные нормы в LiveJournal» (версия PDF), Internet Research Annual Volume 4 , Peter Lang, → ISBN, стр. 99,
Синонимы [править]
Антонимы [править]
Переводы [править]
Анаграммы [править]
китайский [править]
Этимология [править]
Заимствовано у английского друга .
Произношение [править]
Существительное [править]
друг
- (кантонский диалект) друг ( Классификатор : 個 / 个)
- 佢係 我 個 friend 嚟 㗎。 [кантонский диалект, трад. ]
- keoi 5 hai 6 ngo 5 go 3 fen 1 lai 4 gaa 3 . [Jyutping]
- Он мой друг .
佢系 我 个 friend 嚟 㗎。 [кантонский диалект, simp. ]
- 我 個 друг 話 : 「唔 會 衰 , 邊 有 咁 容易 吖 , 咁多人 死 又唔 見 你 去死。」 [Cantonese, trad. ]
- От: 2008 , 李 紫 媚 (Джессика Ли), 《盜 與 罪 : 青少年犯罪 預防 理論 與 對策 理論 與 對策 ( Воровство и правонарушение: теории и практика предупреждения преступности среди несовершеннолетних ), стр. 180 9034 ngo 5 go 3 fen 1 waa 6 : «M 4 wui 5 seoi 1 ge 3 , bin 1 jau 5 gam 3 jung 4 ji 6 aa 1 , sai 3 gaai 3 gam 3 do 1 jan 4 sei 2 jau 6 m 4 gin 3 nei 5 heoi 3 sei 2 . [Jyutping]
- Мой друг сказал: «Все не пойдет не так. Это не так просто [ошибиться]. В мире так много людей, и я не вижу, чтобы ты умирала».
我 个 friend 话 : «唔 会 衰 嘅 , 边 有 咁 容易 , 世界 咁多人 死 又唔 见 你 去死» [кантонский диалект, симп. ]- 喂 , 乜 你 班 друг 咁 踢波 嘅 , 係 咪 有 啲 唔 對路? [кантонский диалект, трад. ]
- От: 2015 , Playboy 文 (псевдоним), 《港股 策略 王》, выпуск 18, стр. 69
- wai 2 , mat 1 nei 5 baan 1 fen 1 gam 2 tek 3 bo 1 ge 2 , hai 6 mai 6 jau 5 di 1 m 4 deoi 3 lou 6 ? [Jyutping]
- Эй, как же ваши друзья так играют в футбол.Есть какие-то проблемы?
喂 , 乜 你 班 друг 咁 踢波 嘅 , 系 咪 有 啲 唔 对路? [кантонский диалект, упрощ. ]- 我 個 друг 叫 我 去 佢 屋企 坐 吓 , 但 又唔 話 我 女友 喺 度 , 搞到 我 變 咗 做 電燈 膽。 [кантонский диалект, трад. ]
- Из: 2016 , 董德偉, 《英語 講 呢 D》, page 101
- ngo 5 go 3 fen 1 giu 3 ngo 900i11 5 3 keoi 5 uk 1 kei 5-2 co 5 haa 5 , daan 6 jau 6 m 4 waa 6 ngo 5 zi 1 keoi 5 neoi 5 jau 5 hai 2 dou 6 , gaau 2 dou 3 ngo 5 bin 3 zo 2 zou 6 din 6 dang 1 daam 2 . [Jyutping]
- Когда мой друг из пригласил меня погулять в его доме, но он не сказал мне, что его девушка тоже будет там, он сделал меня третьим колесом.
我 个 друг 叫 我 去 佢 屋企 坐 吓 , 但 又唔 话 我 女友 喺 度 , 搞到 我 变 咗。 [кантонский диалект, симп. ]
Синонимы [править]
Прилагательное [править]
друг
- (кантонский диалект) в близких или дружеских отношениях
- 我 哋 好 friend 㗎。 [кантонский диалект] — ngo 5 dei 6 hou 2 fen 1 gaa 3 . [Jyutping] — Мы действительно близко к .
- 實行 用 㗎 文 跟 佢 friend 吓 [кантонский диалект, трад. ]
- От: 1985 , 許冠傑, 《日本 娃娃》
- sat 6 Hang 4 jung 6 gaa 3 man 4-2 gan 1 keoi 5 fen 1 haa 2 [Jyutping]
- Попробовал немного по-японски подружиться с ней
实行 用 㗎 文 跟 佢 friend 吓 [кантонский диалект, simp. ]- 「因為 你 哋 五個 好似 好 друг 好 開心 噉 喎。」 [кантонский диалект, трад.]
- От: 2011 , TVB-J2, K-ON !! 輕 音 少女 ( K-On !! ), сезон 2, серия 1
- «янв 1 вай » 4 nei 5 dei 6 ng 5 go 3 hou 2 ci 5 hou 2 fen 1 hou 2 hoi 1 sam 1 gam 2 wo 3 . [Джютпин]
- «Это потому, что вы, пятеро, кажетесь такими , близкими и счастливыми».
«因为 你 哋 五个 好似 好 friend 好 开心 噉 㖞。» [кантонский диалект, упрощ. ]- 我 叫 奧古 , 和 她 識 了 很多 年 , 算 係 好 friend 下。 [кантонский диалект, трад. ]
- От: 2013 , 董 啟 章 (Dung Kai-cheung), 《體育 時期 (劇場 Version) 【上 學期】》, стр. 124
- ngo 5 giu 3 ou 3 gu 2 , wo 4 taa 1 sik 1 liu 5 han 2 do 1 nin 4 , syun 3 hai 6 hou 2 fen 1 га 5 . [Jyutping]
- Меня зовут Оу Гу . Я знал ее много лет, так что у нас довольно близко к .
我 叫 奥古 , 和 她 识 了 很多 年 , 算 系 好 friend 下。 [кантонский диалект, simp. ]- 唔想 我 哋 只 係 呢 段 時間 Друг 返 , 我 想 我 變 返 以前 咁 , Друг 到 傾 平時 大 有 大 » . ]
- От: 2015 , 少少 肥 (псевдоним), 《自修室 ‧ 學界 嘅 蘭桂坊》, стр. 243
- ngo 5 m 4 soeng 2 ngo 5 dei 6 zi 2 hai 6 hai 2 ni 1 dyun 6 si 4 gaan 3 fen 1 faan 1 , ngo 5 soeng 2 ngo 5 dei 6 bin 3 faan 1 ji 5 cin 4 gam 2 , fen 1 dou 3 mat 1 dou 1 king 1 , ping 4 si 4 daai 6 gaa 1 jau 5 di 1 me 1 dou 1 wui 5 wan 2 daai 6 gaa 1 гонг 2 . [Jyutping]
- Я не хочу, чтобы мы на это время были просто рядом с . Я хочу, чтобы мы снова стали такими, какими мы были раньше, когда мы были настолько близки к , что болтали о чем угодно, тогда как обычно мы искали друг друга, чтобы поговорить, если что-нибудь случится.
我 唔想 我 哋 只 系 喺 呢 段 时间 Friend 返 , 我 想 哋 变 返 以前 咁 , Friend 到 乜都 倾 , 平时 大家 有 啲 咩 都会 大. дурачок. ]- 不過 始終 大家 都 係 細 路 , 好 快 就 друг 咗 , 我 易 相處 , 同 香港人 、 印度人 都 相處 到 , 所以 其實 讀 學校 問題。 [Cantonese, trad. ]
- Из: 2016 , 喬 寶寶, (Q Bobo), 《香港 製造》, стр. 32
- bat 1 gwo 3 ci 2 zung 1 daai 6 gaa 1 dou 1 hai 6 sai 3 lou 6 , hou 2 faai 3 zau 6 fen 1 zo 2 , ngo 5 go 3 jan 4 hou 2 ji 6 soeng 1 cyu 2 , tung 4 hoeng 1 gong 2 jan 4 , jan 3 dou 6 jan 4 dou 1 soeng 1 cyu 2 dou 3-2 , so 2 ji 5 kei 4 sat 6 duk 6 me 1 hok 6 haau 6 dou 1 mou 5 man 6 tai 4 . [Jyutping]
- Но поскольку все — дети, мы быстро стали близкими к . Я легко лажу с другими, независимо от того, с гонконгцами это или с индийцами, поэтому не имеет значения, в какую школу я хожу.
不过 始终 大家 都 系 细 路 , 好 快 就 друг 咗 , 我 好 易 相处 , 同 香港人 、 印度人 都 都 到 , 所以 其实 读 咩 冇 问题。 [Simantonese, .]
Ссылки [редактировать]
Среднеанглийский [править]
Существительное [править]
друг
- Альтернативная форма frend
Испанский [править]
Этимология [править]
С английского друг .
Существительное [править]
друг м ( множественное число друзья )
- (подъем) кулачок
ФМРТ-исследование влияния акустико-фонетической и лексической конкуренции на доступ к лексико-семантической сети
Нейропсихология. Авторская рукопись; доступно в PMC 2014 1 августа 2014 г.
Опубликован в окончательной редакции как:
PMCID: PMC3796341
NIHMSID: NIHMS501165
Доменик Миникуччи
a Департамент когнитивных, лингвистических и психологических наук Университета Брауна Thayer Street, Providence, RI 02912, United State
Sara Guediche
a Кафедра когнитивных, лингвистических и психологических наук, Брауновский университет, 190 Thayer Street, Providence, RI 02912, United State
Sheila E.Blumstein
a Департамент когнитивных, лингвистических и психологических наук, Университет Брауна, 190 Thayer Street, Providence, RI 02912, United State
b Институт мозговых наук, Brown University, Providence, RI 02912, Соединенные Штаты
a Кафедра когнитивных, лингвистических и психологических наук, Университет Брауна, 190 Thayer Street, Providence, RI 02912, United State
b Институт мозговых наук, Brown University, Providence, RI 02912, США
* Автор для корреспонденции: Университет Брауна, факультет когнитивных, лингвистических и психологических наук, 190 Thayer Street, Providence, RI 02912, США.Тел .: +1 401 863 2849. ude.nworb@nietsmulB_aliehS (S.E. Blumstein) Окончательная отредактированная версия этой статьи издателем доступна на сайте Neuropsychologia. См. Другие статьи в PMC, в которых цитируется опубликованная статья.Abstract
В данном исследовании изучается, как факторы акустико-фонетической и лексической конкуренции влияют на доступ к лексико-семантической сети во время распознавания устных слов. Слуховая семантическая первичная задача лексического решения была представлена испытуемым во время нахождения в МРТ-сканере.Пары «простое-целевое» состояли из простых слов с начальными глухими стоп-согласными / p /, / t / и / k /, за которыми следовали словесные и несловесные цели. Чтобы исследовать нейронные последствия конкуренции лексических и звуковых структур, простые числа либо озвучивали минимальных парных конкурентов, либо не озвучивали их, и они были либо акустически модифицированы, чтобы стать более бедными экземплярами безголосой фонетической категории, либо нет. Активация нейронов, связанная с семантическим праймингом (несвязанные – связанные состояния) выявила двустороннюю лобно-височно-теменную сеть.Внутри этой сети скопления в левой островке / нижней лобной извилине (IFG), левой верхней височной извилине (STG) и левой задней средней височной извилине (pMTG) показали чувствительность к лексической конкуренции. PMTG также продемонстрировал чувствительность к акустической модификации, а insula / IFG продемонстрировал взаимодействие между лексической конкуренцией и акустической модификацией. Эти данные свидетельствуют о том, что апостериорная лексико-семантическая сеть модулируется как акустико-фонетической, так и лексической структурой, и что разрешение этих двух источников конкуренции задействует фронтальные структуры.
Ключевые слова: Семантический прайминг, Лексическая конкуренция, Акустико-фонетическая конкуренция, FMRI, Средневисочная извилина
1. Введение
Наша уникальная способность к вербальному общению требует отображения очень изменчивых речевых сигналов на семантические представления, что позволяет нам выражать и обменяться идеями. В большинстве современных моделей распознавания устных слов (например, TRACE: McClelland & Elman, 1986; DCM: Gaskell & Marslen-Wilson, 1997, 1999) акустическая информация отображается на возрастающих уровнях абстракции, что в конечном итоге приводит к активации слова. форма и поиск смысла.Тем не менее, представление слухового ввода не приводит к доступу только к намеченным лексическим представлениям; вместо этого кажется, что слышание слова активирует соседство схожих акустико-фонетических репрезентаций, которые конкурируют за отбор (Luce & Pisoni, 1998). Соответствующее представление должно быть выбрано на каждом уровне лингвистической обработки (например, фонологическом, лексическом). Правильная интерпретация слова «время», например, требует разрешения не только конкуренции между глухим заглушающим согласным [t] и его звонким аналогом [d], но также требует разрешения конкуренции на лексическом уровне, где конкурирует целевой стимул «время» с частично активированным представлением фонологически похожего слова «копейка».
Хотя в ранних «инкапсулированных» представлениях о распознавании слов предполагалось, что такая конкуренция разрешается до достижения последующих уровней обработки (например, Forster, 1981; Tanenhaus, Carlson, & Seidenberg, 1985), результаты поведенческих исследований показали, что как акустико-фонетические, так и звуковые. а лексическая конкуренция влияет на доступ к смысловым / концептуальным свойствам слова (например, Andruski, Blumstein, & Burton, 1994; McMurray, Tanenhaus, & Aslin, 2002). Например, используя парадигму отслеживания взгляда визуального мира, McMurray et al.(2002) показали, что движения глаз к целевому изображению из массива из четырех, например, мишени (медведь), фонологического конкурента (груша) и двух других отвлекающих факторов, были подвержены ступенчатому влиянию тонких голосовых различий в Аудиторно представленное целевое слово. Таким образом, на конкурента появилось больше взглядов, поскольку озвучивание начальной согласной целевого слова приближалось к акустико-фонетической (например, [b-p]) границе. В другом исследовании Apfelbaum, Blumstein и McMurray (2011) показали, что на количество обращений к семантическому партнеру целевого слова влияло количество фонологических конкурентов целевого слова.Было меньше обращений к семантическому партнеру для целевых слов, у которых было много фонологических соседей, по сравнению с целевыми словами, у которых было мало фонологических соседей. Взятые вместе, результаты этих двух исследований показывают, что как «качество» акустико-фонетического ввода слова, так и его фонологическое сходство с другими словами в лексике влияют на доступ к концептуальному / семантическому представлению слова.
Исследования нейровизуализации показали, что доступ к слову задействует нервную систему, включая височную, теменную и лобную области.В частности, модуляция активации была показана в задней верхней височной коре и супрамаргинальных / угловых извилинах (SMG / AG) как функция лексической плотности и фонологической конкуренции (Okada & Hickok, 2006; Prabhakaran, Blumstein, Myers, Hutchison, & Бриттон, 2006; Риги, Блюмштейн, Мертус и Уорден, 2010). Кроме того, IFG привлекается при разрешении лексической конкуренции. Риги и др. (2010) обнаружили большую активацию в левой IFG, а также в левой височно-теменной области для слов с появлением лексических конкурентов (например,г. молоток против гамака) по сравнению со словами без. Нейронная активация также увеличивается в IFG, когда участники должны извлечь второстепенные значения неоднозначных слов (например, берег-река или банк-деньги) или недоминантные свойства значения слова (например, банановый лист или банановая кожура) (Бедный , McGill, & Thompson-Schill, 2008; Биленко, Grindrod, & Blumstein, 2008; Gennari, MacDonald, Postle, & Seidenberg, 2007; Grindrod, Bilenko, Myers, & Blumstein, 2007; Whitney, Jeffries, & Kirchner, 2011; Zempleni, Renken, Hoeks, Hoogduin, & Stowe, 2007).
Здесь мы спрашиваем, как качество фонетической категории и лексическая конкуренция влияют на доступ не только к слову, но и к его лексико-семантической сети. То есть, в какой степени акустико-фонетическое совершенство и фонолого-лексическая конкуренция влияют на доступ к словам, которые являются частью лексико-семантической сети целевого слова? Один из подходов к этому вопросу — изучить влияние этих факторов на величину семантического прайминга в задаче лексического решения. Ранние поведенческие исследования показали, что испытуемые быстрее реагируют при принятии лексического решения (слово или неслово) цели (напр.г. «Доктор»), которому предшествует семантически связанное слово (например, «медсестра») по сравнению с семантически несвязанным словом (например, «хлеб») (например, Meyer & Schvaneveldt, 1971). Обычно предполагается, что этот эффект прайминга отражает функциональную архитектуру семантической системы. В частности, было предложено, что представление первичного стимула активирует не только целевое слово, но также частично активирует его лексическую семантическую сеть и, следовательно, слова, которые семантически или ассоциативно связаны с ним, и именно эта частичная активация семантически связанных слово, которое учитывает более короткие задержки времени реакции (RT) в задаче лексического решения.
Исследования нейровизуализации, изучающие нейронные корреляты семантического прайминга, показали активацию во фронтальной и височной областях, демонстрируя снижение нейронной активности для связанных и неродственных пар в средней височной извилине (MTG), верхней височной извилине (STG) и нижней лобной извилине ( IFG), хотя ни одно исследование не обнаружило активацию во всех трех из этих регионов (Copland et al., 2003; Copland, de Zubicaray, McMahon, & Eastburn, 2007; Giesbrecht, Camblin, & Swaab, 2004; Gold et al., 2006; Коц, Каппа, фон Крамон и Friederici, 2002; Мацумото, Иидака, Ханэда, Окада и Садато, 2005 г .; Рисман, Элиассен и Блюмштейн, 2003; Росселл, Буллмор, Уильямс и Дэвид, 2001; Росселл, Прайс и Нобре, 2003; Wible et al., 2006). Вопрос, который мы задаем в текущем исследовании, заключается в том, каково влияние на эту систему, когда семантически связанное простое число является либо более плохим акустико-фонетическим образцом, и / или имеет фонологического конкурента.
Предыдущие поведенческие исследования показали, что и качество акустико-фонетической категории, и фонологическая конкуренция влияют на величину семантического прайминга в задаче лексического решения.Результаты показывают, что семантического прайминга меньше, когда основной стимул акустически модифицирован или имеет лексического конкурента (Андруски и др., 1994; Мисюрски, Блюмштейн, Риссман и Берман, 2005; Утман, Блюмштейн и Салливан, 2001). Андруски и др. (1994) исследовали величину семантического прайминга в задаче лексического решения, когда у основных стимулов было сокращение продолжительности времени начала голоса (VOT) начального глухого стоп-согласного, что фактически сделало их более бедными экземплярами безголосой фонетической категории.Для пар с модифицированными простыми числами (далее обозначаемых звездочкой, например t * ime-clock) наблюдалось значительно меньшее затравливание, чем для пар с немодифицированными простыми числами, даже несмотря на то, что испытуемые по-прежнему воспринимали начальные согласные согласные как члены глухой фонетической категории (t * ime было слышно как «время», а не как «десять центов»).
Настоящее исследование было направлено на выявление нейронных последствий акустико-фонетической и лексической конкуренции при доступе к лексико-семантической сети с использованием семантически ориентированной задачи лексического решения, выполняемой во время фМРТ.Чтобы изучить эффекты акустико-фонетической и лексической конкуренции, у простых слов либо был лексический конкурент, либо нет, а их начальные согласные были либо уменьшены в акустическом параметре голоса, либо времени начала голоса (VOT), либо нет. Как описано выше, нейронные области, активируемые при семантическом праймировании, включают MTG (Copland et al., 2003; Giesbrecht et al., 2004; Gold et al., 2006; Rissman et al., 2003; Rossell et al., 2003; Wible et al., 2006), STG (Kotz et al., 2002; Matsumoto et al., 2005; Риссман и др., 2003; Wible et al., 2006), средней лобной извилине (MFG) (Rissman et al., 2003; Kotz et al., 2002) и IFG (Copland et al., 2003, 2007; Giesbrecht et al., 2004). ; Kotz et al., 2002; Matsumoto et al., 2005), хотя часто активацию IFG приписывали восстановлению доминирующего значения над подчиненным или другим повышенным исполнительным требованиям (Copland et al., 2003, 2007; Kotz et al. ., 2002; Whitney et al., 2011). Вполне возможно, что эффекты хорошего качества фонетических категорий и лексической конкуренции на семантическую прайминг будут иметь аналогичные эффекты в этих областях.Однако обычно предполагалось, что эти области имеют разные функциональные свойства. Предполагается, что доступ к сохраненным семантическим представлениям задействует временные структуры (Binder, Desai, Graves, & Conant, 2009; Hickok & Poeppel, 2004; Indefrey & Levelt, 2004; Vigneau et al., 2006), тогда как исполнительные процессы для разрешения конкуренции или Предполагается, что выбор между смысловыми альтернативами задействует фронтальные структуры (Badre, 2008; Bookheimer, 2002; Thompson-Schill, D’Esposito, Aguirre, & Farah, 1997; Wagner, Pare-Blagoev, Clark, & Poldrack, 2001).Основываясь на этих соображениях, мы предполагаем, что как акустико-фонетические манипуляции, так и лексическая конкуренция в семантически связанных первичных стимулах будут влиять на доступ и активацию семантической сети и, следовательно, приведут к модуляции активации в структурах височных долей. Мы прогнозируем, что наличие лексической конкуренции приведет к усилению активации в MTG, предположительно отражая активацию большего числа лексических кандидатов или, в более общем смысле, повышение требований к лексико-семантической обработке.
Мы также ожидаем модуляцию активации как для акустико-фонетической модификации, так и для лексической конкуренции во фронтальных структурах. В расширении Andruski et al. (1994), описанные выше, Utman et al. (2001) исследовали влияние акустической модификации и лексической конкуренции на семантическое праймирование у лиц с афазией Брока, у которых были поражения лобной области (четыре из восьми лиц с афазией, для которых была информация о поражении, имели повреждения, включая IFG). Они обнаружили, что, хотя афазика выполнялась аналогично нормальным параметрам с уменьшенным семантическим прайминговым процессом для семантически связанных пар, которые имели акустически модифицированные простые числа (например,г. величина семантического прайминга была больше для кошки-собаки, чем для c * at-dog), в отличие от нормалей, они потеряли прайминг для семантически связанных пар, которые имели простые числа, которые имели как уменьшенный VOT, так и озвученный лексический конкурент (например, t * ime-clock, у времени есть лексический конкурент — копейка). Основываясь на этих выводах, мы ожидаем модуляционные эффекты во фронтальных областях как акустической модификации, так и лексической конкуренции при семантическом прайминге.
2. Материалы и методы
2.1. Претесты
Было проведено два предварительных тестирования.Первый предварительный тест был разработан для проверки того, насколько сильно потенциальный набор стимулов активирует свои семантические партнеры, гарантируя, что все немодифицированные пары стимулов для эксперимента фМРТ будут демонстрировать семантическое праймирование. Второй предварительный тест был разработан, чтобы гарантировать, что, когда основной стимул фонетически изменен путем сокращения VOT начальной глухой стоп-согласной, испытуемые все еще воспринимали стимул как начинающийся с глухой стоп-согласной.
2.1.1. Предварительное испытание грунтовки
2.1.1.1. Субъекты
Восемь здоровых участников, которые сообщили о нормальном слухе и не имели в анамнезе неврологических расстройств, были набраны из сообщества Университета Брауна на добровольной основе. Субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Политикой в отношении людей Брауновского университета и Хельсинкской декларацией 1975 года, пересмотренной в 1983 году, и им заплатили за участие.
2.1.1.2. Стимулы
Стимулы для предварительного тестирования состояли из 97 простых чисел, спаренных с семантически связанной, семантически несвязанной или несловесной целью.Простыми числами для семантически связанного условия были английские слова, начинающиеся с безмолвных остановок / p /, / t / или / k /, либо с (48 — условие участника), либо без (49 — условие отсутствия участника) минимального парного участника (например, груша – медведь vs. горшок – бот). Простые числа и цели для обоих условий контролировались по продолжительности, а также лексической частоте (Kučera & Francis, 1967). Чтобы получить эти материалы, мужчина, говорящий на американском английском, прочитал вслух каждое слово и неслово три раза, и лучшие жетоны были выбраны как стимулы, которые экспериментатор (DM) считает наиболее явным продуктом.
2.1.1.3. Поведенческая процедура
Чтобы определить, демонстрируют ли связанные и несвязанные пары стимулов семантическое праймирование, участникам была предложена задача лексического решения, в которой их попросили прослушать каждую пару первичная цель через наушники Sony (MDR-V6) и нажать кнопка, указывающая, было ли целью слово или не слово. Каждое из 97 простых чисел встречается четыре раза, всего 392 пары: один раз с семантически связанной целью, один раз с семантически несвязанной целью и дважды с целью, не являющейся словом.Представление основного стимула было заблокировано в разных условиях, так что ни один простой не появлялся более одного раза в блоке. Между смещением штриха и началом цели был межстимульный интервал 50 мс, а также интервал между пробами 3 с. Были записаны производительность и время отклика (RT).
2.1.1.4. Результаты
Величина семантического прайминга была рассчитана для обоих условий путем вычитания RT для семантически связанных пар из RT для несвязанных пар.Стимулы в условиях отсутствия конкурентов имели среднюю величину затравки 136 мс, в то время как стимулы в условиях конкуренции имели среднюю величину затравки 181 мс. Для использования в сканере были выбраны 30 пар, показывающих наибольшую величину прайминга из каждого из двух условий (эти стимулы показаны в списке стимулов, используемых в сканере фМРТ в Приложении).
2.1.2. Претест акустической модификации
2.1.2.1. Субъекты
Десять здоровых добровольцев, которые сообщили о нормальном слухе и не имели в анамнезе неврологических расстройств, были набраны из сообщества Университета Брауна.Субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Политикой в отношении людей Брауновского университета и Хельсинкской декларацией 1975 года, пересмотренной в 1983 году.
2.1.2.2. Stimuli
Акустически модифицированные версии простых чисел были созданы с использованием системы программного обеспечения BLISS (Mertus, 2002) путем измерения времени начала голоса для каждого стимула (средний VOT = 63 мс, SD = 1.0) и удаления средней трети. Акустическая модификация стимула сделала его более бедным представителем категории глухих глухих согласных, а также приблизила в акустико-фонетическом пространстве к звонким глухим согласным.
2.1.2.3. Поведенческая процедура
Участникам были представлены 97 акустически модифицированных простых чисел, а также 23 неизмененных слова и 23 неслова, по одному в псевдослучайном порядке через наушники Sony (MDR-V6), и их попросили повторить в точности то, что они услышали. . Экзаменатор выслушал и определил все неправильные ответы.
2.1.2.4. Результаты
Был идентифицирован любой акустически модифицированный стимул, который был неверно воспринят более чем на 30%. Единственным таким раздражителем был акустически модифицированный кинг.Поскольку «король» — «королева» продемонстрировал большую величину семантического прайминга в первом предварительном тесте, был создан новый акустически модифицированный кинг. Второй предварительный слуховой тест с новым k * ing (в остальном идентичный первому) был проведен трем участникам. Новый k * ing был правильно повторен всеми тремя участниками, и, таким образом, этот стимул был использован в самом эксперименте.
2.2. ФМРТ эксперимент
2.2.1. Субъекты
Семнадцать добровольцев (9 женщин, средний возраст 21,4 года) были набраны из сообщества Университета Брауна.Все 17 участников были носителями английского языка и были подтверждены как сильные правши согласно Эдинбургской инвентаризации рук (Oldfield, 1971). Перед сканированием субъектов FMRI проверяли на совместимость с МРТ. Субъекты давали информированное согласие в соответствии с политикой Университета Брауна и Хельсинкской декларацией 1975 г., пересмотренной в 1983 г., и получали скромную денежную компенсацию за свое участие.
2.2.2. Стимулы и процедура
Находясь в сканере, каждому испытуемому было предъявлено в общей сложности 360 пар стимулов, 180 попыток реальных слов и 180 тестов без слов.Настоящим целям слова предшествовали простые числа реальных слов в 3 условиях прайминга (связанных, связанных с акустической модификацией, несвязанных). Для связанных пар реальных слов было 60 пар простых слов, все начинались с глухой стоп-согласной, 30 имели безмолвный конкурент и 30 не сделал. Каждый из этих первичных стимулов появлялся дважды: один раз без акустической манипуляции и один раз с уменьшением на треть VOT начального глухого согласного согласного (подробности см. В Andruski et al., 1994). Цели из 60 слов, использованные в условиях «конкурент» и «отсутствие конкурентов», также были объединены с простым штрихом, который семантически и фонологически не был связан с основным стимулом.
Было 60 целевых пар без слов, которые состояли из 60 неслов, которым предшествовал простой стимул из несвязанного условия (из-за ошибки экспериментатора, одна из несловых целевых пар была неправильно спарена с неправильным действительным простым словом). Каждая из этих пар «первичный-целевой» встречалась трижды. Словесные стимулы были сопоставлены по частоте и продолжительности слов в разных условиях (см.). В приложении показаны стимулы, использованные в эксперименте.
Таблица 1
Средняя частота слов и длительность экспериментальных стимулов.
Конкурент | Конкурент отсутствует | |||
---|---|---|---|---|
Частота слов | ||||
916 916 9166 916 916 916 916 916 916 916 916 916 9166 9166 9166 9166 9166 9166 9166 Целевое значение | 111 | 97 | ||
Средняя продолжительность (мс) | ||||
Prime | 456 | 9166 916 916 916 916 916 916 916 916 916 916 | 6472 |
Все 360 пар стимулов были равномерно разделены между четырьмя прогонами (по 90 пар в каждом) и тремя пробными запусками асинхронных процессов (3.7, 7.4, 11.1 со средним значением 7,4 с) (по 120 пар). Презентация немодифицированного или модифицированного основного стимула уравновешивалась на протяжении 4 прогонов. Каждое испытание начиналось с 2-х секундного сканирования, за которым следовала пауза в 1700 мс, в течение которой предъявлялась пара стимулов первичная цель. Между смещением прайма и началом цели был интервал ISI 50 мс. показывает план эксперимента. Участников проинструктировали указать, было ли целевое слово английским словом, нажав одну из двух клавиш ответа, одну для словесных ответов, а другую для ответов без слов.Положение соответствующего ключа ответа было уравновешено между испытуемыми. Среднее время реакции было рассчитано для каждого субъекта и между субъектами для каждого из семи условий (связанный с конкурентом, с измененным конкурентом, с несвязанным с конкурентом, без связанного с конкурентом, без изменения участника, без несвязанного с конкурентом и без слов).
Экспериментальный дизайн ФМРИ.
2.2.3. Сбор данных
Сканирование проводилось на сканере 3T Siemens Trio со стандартной 8-канальной головной катушкой в лаборатории магнитного резонанса в Университете Брауна.Перед входом в канал МРТ каждый участник лежал на спине на автоматизированной каталке, так как их голова была примерно отцентрирована в магнитном поле путем совмещения их носа с лазерным перекрестием. Участников проинструктировали воздерживаться от движения головы во время МРТ, а также напомнили, чтобы они держали глаза закрытыми и оставались как можно более неподвижными.
Анатомические изображения с высоким разрешением были получены с использованием трехмерной T1-взвешенной намагниченности подготовленной последовательности градиентных эхо-сигналов для быстрого получения изображений (TR = 2.25 с, TE = 2,98 мс, 1 мм 3 размер изотропного вокселя). Функциональные сканы были получены в поперечной плоскости с использованием визуализации в зависимости от уровня оксигенации крови (BOLD), организованной в виде многосрезовой восходящей чередующейся (EPI) последовательности с 30 осевыми срезами (толщина 3 мм, 3 мм 2 осевое разрешение в плоскости, матрица 64 × 64, 192 мм 2 FOV, TE = 28 мс, TR = 3700 мс). Перед получением изображений EPI центр изображенной плиты был выровнен с мозолистым телом каждого участника с использованием сагиттального изображения локализатора, что позволило собрать функциональные данные из двусторонней перисильвиевой коры.Каждое получение объема EPI было получено за 2 секунды (~ 67 мс на срез) с последующим молчанием 1700 мс, в течение которого предъявлялся слуховой стимул, что дает эффективное время повторения объема 3700 мс (см.). Каждый из четырех прогонов состоял из 185 эхо-планарных томов, полученных за 11,47 минут. Включая объемы, взятые для локализации, тест EPI и MPRAGE, эксперимент длился примерно 51,37 мин. Поведенческие данные одного участника и данные фМРТ были исключены из-за чрезмерного движения сканера (более 3 мм в любом направлении).
3. Результаты
3.1. Поведенческий фМРТ
Время реакции, превышающее 2 стандартных отклонения от соответствующих средних значений субъекта и состояния, было исключено. Один прогон для одного из испытуемых был исключен из поведенческого анализа, потому что положение их пальцев на кнопочном блоке изменилось в середине эксперимента.
показывает задержки RT для правильных ответов на реальные словесные цели (RT-задержка для целей без слов составляла 986 (SEM = 37)). Все субъекты ( n = 16) продемонстрировали эффект семантического прайминга, определяемый как более быстрое время задержки реакции для связанных по сравнению с несвязанными парами первичный-целевой.Задержки RT были подвергнуты дисперсионному анализу 3 × 2 (ANOVA) с трехсторонним фактором родства (семантически связанный, модифицированный связанный, несвязанный) и двухсторонним фактором конкуренции (минимальный конкурент в паре, без минимального конкурента в паре). Результаты показали основной эффект сходства: F (2,30) = 96,4, p <0,001. Апостериорные тесты выявили семантическое праймирование как в немодифицированных, так и в модифицированных условиях, то есть были более быстрые задержки RT для каждого из семантически связанных условий по сравнению с несвязанным условием (связанный с конкурентом, t (15) = 11.98, p <0,001, изменено в зависимости от конкурента, t (15) = 8,41, p <0,001, не связано с конкурентом, t (15) = 5,18, p <0,001, нет модифицированный, связанный с конкурентами, т (15) = 8,52, p <0,001). Ни главный эффект конкуренции, ни взаимодействие между родством и конкуренцией не достигли значимости (конкуренция F (1,15) = 1,11; взаимодействие F (2,30) = 1,99). Тем не менее, анализ простых эффектов показал значительную разницу между модифицированными и немодифицированными связанными парами слов в условиях конкурента, t (15) = 2.37, p = 0,032, с увеличенными задержками RT для модифицированных пар слов. Напротив, не было никакой разницы между модифицированными и немодифицированными связанными парами слов в условиях отсутствия конкурентов, t (15) = 0,98, p = 0,345. Таким образом, величина прайминга была значительно снижена только тогда, когда у основного стимула был и звонкий конкурент, и его начальная безмолвная остановка была акустически модифицирована, чтобы быть ближе к озвученной фонетической границе (см.).
Задержки времени реакции для реальных слов в разных условиях.
3.2. Анализ фМРТ
Функциональные данные анализировали с использованием AFNI (Cox & Jesmanowicz, 1999). Поскольку изображения были получены с чередованием по возрастанию, каждый прогон корректировался на время получения срезов с использованием функции 3dTshift. Затем прогоны были объединены, и движение головы было скорректировано путем выравнивания всех объемов по четвертому собранному объему с использованием преобразования твердого тела с 6 параметрами. Затем данные были преобразованы в Talairach and Tournoux (1988), преобразованы в изотропные вокселы размером 3 мм и пространственно сглажены с использованием 6-мм полуширины ядра Гаусса.Предварительно обработанные данные EPI каждого субъекта для семи экспериментальных условий (связанный с участником, измененный участник, несвязанный с конкурентом, не связанный с конкурентом, без изменения участника, не связанный с конкурентом и несловесный) были смоделированы с помощью функции стереотипной гамма-вариативной гемодинамической реакции, предоставленной AFNI ( Кокс, 1996; Кокс и Хайд, 1997). Функции гемодинамического ответа для каждого состояния были включены в общий регрессионный анализ линейной модели вместе с шестью выходными параметрами коррекции движения.
Коэффициенты необработанной подгонки для каждого воксела затем были разделены на экспериментальное среднее значение активации этого воксела, в результате чего были получены значения процентного изменения сигнала для каждого воксела по условию. Поскольку нас интересовало влияние конкуренции и модификации на семантическое праймирование, мы сосредоточили наш анализ на тех нейронных областях, которые демонстрируют значительный эффект семантического прайминга. С этой целью мы провели смешанный факторный дисперсионный анализ для сравнения паттернов активации для немодифицированных стимулов в несвязанных и связанных условиях для всех 16 субъектов.Используя воксельный порог на p <0,05, этот анализ дал большую семантическую прайминговую сеть (9085 вокселей) с активацией в двусторонних (леволатерализованных) лобно-височно-теменных областях (см.).
Карта активации сети семантического прайминга ( n = 16). Сагиттальные изображения: ( A ) левое полушарие при x = −60, ( B ) левое полушарие при x = −40, ( C ) правое полушарие при x = 60 и ( D ) правое полушарие при x = 40.Цветовая схема представляет собой пороговое значение t для контраста (Несвязанные – Связанные).
Затем мы исследовали влияние акустической модификации и лексической конкуренции на паттерны активации в этой семантической прайминговой сети. Мы сосредоточили наш анализ на тех участниках, которые продемонстрировали эффекты акустической модификации в условиях лексической конкуренции; то есть у этих субъектов были более длительные RT для модифицированных родственных испытаний в условиях участника соревнований по сравнению с модифицированными родственными испытаниями в условиях отсутствия участников.Этому критерию соответствовали одиннадцать субъектов. Чтобы идентифицировать потенциальные кластеры в семантической сети, моделирование методом Монте-Карло было проведено для определения минимального размера кластера при p <0,05 с порогом вокселей p <0,025. Все зарегистрированные кластеры больше 37 смежных вокселей.
Двусторонний дисперсионный анализ (Акустическая модификация × Лексическая конкуренция) выявил значительный главный эффект конкуренции с 3 кластерами, возникающими в левой задней части средней височной извилины (pMTG), левой верхней височной извилине (STG) и левая островковая часть простирается в нижнюю лобную извилину (IFG, BA45) (см. и).Никакие другие сравнения не были значимыми.
Три региона, которые продемонстрировали основной эффект лексической конкуренции ( n = 11). Осевой вид представляет собой срез при z = 10, показывающий левую IFG, STG и MTG. Три сагиттальных изображения показывают Insula / IFG при x = -30, STG при x = -55 и MTG при x = -50. Цветовая схема представляет собой пороговое значение контрастности t (конкурент — нет конкурента).
Таблица 2
Области активации, показывающие основные эффекты лексической конкуренции и акустико-фонетической модификации на семантическую прайминг, которые были значимыми в запланированных сравнениях с пороговым значением на уровне вокселей p <.025, уровень кластера p <0,05 (≥37 смежных вокселов).
Область | Координаты Талайраха | Размер кластера (количество вокселов) | Максимум (значение t ) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
x 915 | ||||||||||||
Конкурент > Нет конкурента | ||||||||||||
4.16 | ||||||||||||
Левый STG | −55 | −34 | 11 | 42 | 4,69 | |||||||
Левый MTG | −40 | −52 | 4,116963 9164 916664 9166Модификация > Нет модификации | |||||||||
Нет значимых областей | 9166 9163 9163 9163 9163 9163 |
Нет конкурента | Конкурент | Nonword | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Prime | Target | Prime | Target | Target | Такси | Brill | ||||||
Тележка | Push | Колпачок | Шляпа | Cheav | ||||||||
Coin | Penny | Cash | Money Combant | 916 916 916 916 916 916 916 916 916 916 916Den | Daucet | |||||||
Стоимость | Цена | Пальто | Брюки | Dend | ||||||||
Cow | Milk | Cold | Hot Dup Hot 916 ПриходитеВперед | Фарл | ||||||||
Кривая | Прямая | Cut | Накладка | Fet | ||||||||
Шпонка | Дверь | Kill | Die | Фальц | ||||||||
King | Queen | Pad | Pen | Frawl | ||||||||
Page | Book | Pain | Hurt | Frooth | ||||||||
Frooth | ||||||||||||
Peace | War | Park | Car | Gack | ||||||||
Pick | Select | Peak | Top | Glab | ||||||||
Fruit | ||||||||||||
Glab | ||||||||||||
Point | Sharp | Pi g | Ветчина | Джарм | ||||||||
Поук | Раздражающий | Таблетка | Наркотик | Каге | ||||||||
Паб | Бар | Пруд | Пруд | Собака | Пруд | Собака | Насос | Вода | Канк | |||
Кошелек | Сумка | Колесо | Шутка | Кауч | ||||||||
Зажим | Палочка | 916 Take47 916 916 Толчок 916 916 916 Толчок 916 916 916 Толчок 916Высокий | Короткий | Кельн | ||||||||
Гудрон | Крыша | Команда | Тренер | Кентце | ||||||||
Налог | Pay Camp | 9166 Викторина | Время | Часы | Кигм | |||||||
Жаба | Лягушка | Носок | Нога | Кли | ||||||||
Тон | Шум | Тонна | Вес | Kluse | ||||||||
63 916 Кисть | ||||||||||||
Верхняя часть | Нижняя часть | Буксир | Тяга | Kweete | ||||||||
Плохо | Give | Bell | Ham | Loke | ||||||||
Собачий вес | ||||||||||||
Белл | Молоко | Бык | Такси | Миш | ||||||||
Велосипед | Война | Стул | Вода | Пайф | ||||||||
Пайф | ||||||||||||
Сыр | Бар | Fit 9 1663 | Hand | Parnt | ||||||||
Chew | Road | Flake | Die | Peeb | ||||||||
Claw | Brush | Fork | Buott ФортВерх | Pilv | ||||||||
Олень | Сумка | Волосы | Den | Окно | ||||||||
Плата | Дверь | Hog | Друг ДругKey | Money | Pive | |||||||
Front | Выберите | Law | Coach | Plun | ||||||||
Glum | Stick | Mate16 | Mate16 | Mate16 | Goose Book | Мясо | Pull | Pooz | ||||
Повесить | Penny | Нос | Pen | Poud | ||||||||
Heat | Pay | Note | Shove | Pumb | ||||||||
Mess | Пыльник | Pen | Drug | Taum | ||||||||
Гайка | Quiz | Стержень | Hurt | Tav | ||||||||
Roll | Kill | Sack | Go | Tetter | ||||||||
Rust | Frosting | Seed | Joke | Anne | Same Set Tirp | |||||||
Sit | Sharp | Корабль | 91 664 HotToov | |||||||||
Small | Queen | Soil | Trim | Towde | ||||||||
Talk | Крыша | Squeak64 | 916 916 916 916 916 Squeak 916 916 Hat 916Foot | Turthe | ||||||||
Trunk | Frog | Wolf | Camp | Twave | ||||||||
Худшее | Цена | Worst | Worst | 9166 , Блюмштейн С.Е., Бертон М.Влияние субфонетических различий на лексический доступ. Познание. 1994; 43: 336–348. [PubMed] [Google Scholar] |