effet du nombre des graphèmes en Anglais - Aix Marseille Université

Des prédictions au niveau des mots 141avec le système de lecture qu'il représente, on peut envisager de fournir des contraintes empiriquestout aussi fortes que les prédictions de ces modèles. L'objectif est alors d'avoir desmesures empiriques des temps d'identification de mots, pris individuellement, afin de limiter àl'extrême le domaine de performance des modèles proposés. Plusieurs approches empiriquesrécentes se sont déjà engagées dans cette direction.Seidenberg et Waters (1989) enregistrent les temps de prononciation de 30 sujets del'Université de McGill pour un ensemble de 2897 mots monosyllabiques anglais. De même,Treiman et al. (1995) présentent une étude dans laquelle les temps de prononciation de 27sujets de l'Université de Wayne State sont mesurés pour un ensemble de 1327 mots monosyllabiquesanglais. Treiman et al. (1995) utilisent ces deux grands ensembles de donnéesempiriques pour étudier les corrélations entre les temps de prononciation moyens de chaquemot et un certain nombre de facteurs linguistiques. Ces auteurs montrent notamment que laconsistance de l'onset, la consistance de la rime orthographique, la familiarité des mots et lephonème initial sont des facteurs qui permettent d'expliquer ensemble 38.2 % (pour WayneState) et 26.2 % (pour McGill) de la variance obtenue dans ces deux ensembles de mesures.Ils n'utilisent toutefois pas ces données pour les confronter avec les prédictions des différentsmodèles computationnels disponibles.C'est, en revanche, ce que proposent Spieler et Balota (1997), dans une étude où ils enregistrentles temps de prononciation de 31 sujets de l'Université de Washington pour un ensemblede 2870 mots monosyllabiques anglais. En effet, ces auteurs utilisent les moyennesobtenues par items dans cette expérience pour évaluer les prédictions du modèle de Seidenberget McClelland (1989) et de Plaut et al. (1996). Ils observent que les deux modèles sontcapables d'expliquer respectivement 10.07 % et 3.33 % de la variance observée. De même,Seidenberg et Plaut (1998) effectuent la même analyse sur les données obtenues par Seidenberget Waters (1989) et constatent que les deux modèles peuvent rendre compte respectivementde 2.91 % et 1.43 % de la variance dans cette expérience. Il apparaît donc, à premièrevue, que ce test empirique soit redoutable pour les modèles proposés jusqu'à maintenant etque les modèles ne sont pas encore en mesure de rendre compte de manière satisfaisante de laperformance des sujets au niveau du temps de traitement des mots pris individuellement.Seidenberg et Plaut (1998) soulignent toutefois un point important à propos des moyennespar item obtenues dans ces expériences. On peut effectivement se demander si les données