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Argentina
La riqueza semántica es un constructo multidimensional que refleja la extensión de la variabilidad de la información asociada con el significado de una palabra. Una de las dimensiones de este constructo que ha demostrado tener mayor influencia en el procesamiento léxico y semántico es el número de atributos (NdA). Numerosos trabajos están aportando evidencia de que los conceptos que contienen mayor NdA permiten realizar un procesamiento lexical más rápido que los que poseen menor NdA. El presente trabajo es el primero en utilizar una medida de NdA basada en Normas obtenidas de una muestra de hispanoparlantes y se propone estudiar el efecto de esta variable en el reconocimiento visual de palabras. Se trabajó con una muestra de 90 adultos jóvenes universitarios hablantes de español. Se administraron tareas que requieren el acceso a distintos niveles de procesamiento léxico-semántico: decisión léxica, categorización semántica por concreción (concreteness) (concreto / abstracto) y categorización semántica por dominio (vivo / no-vivo). Los resultados indican un efecto de la riqueza semántica en las tareas de decisión léxica y categorización semántica por dominio con mayor peso en esta última. Se realiza una lectura de los resultados en el marco del modelo de activación interactivo de dominio general.
Semantic richness is a multidimensional construct that refers to the extent of variability of information associated with the meaning of a word. The Number of Features (NoF) is a dimension of semantic richness that has been shown to have a major influence on lexical and semantic processing. Several studies have shown that concepts with a higher NoF allow faster lexical processing than those with a lower NoF. The current study is the first to use a NoF measure based on norms obtained from a sample of Spanish-speaking participants. The aim was to study the effect of this variable in visual word recognition. The sample included 90 young native Spanish-speaking adults. Three tasks were administered that require access to different lexico-semantic levels: lexical decision, concreteness semantic categorization (concrete/abstract), and domain semantic categorization (living/non-living). A semantic richness effect was found in lexical decision and domain semantic categorization tasks, with greater effect in the latter task. Results are interpreted within the framework of the General Domain Interactive Activation model.
