L’analyse globale sur les TR montre tout d’abord un effet de la catégorie, avec des réponses plus rapides pour les lettres (773 ms) que pour les dessins (904 ms ), F (1, 62) = 6.27, p = .015, comme le montre la Figure 5.

Figure 5. Effet de la catégorie du stimulus sur les temps de réponses pour les Expériences 1a et 1b ; les barres d’erreurs représentent les erreurs standard.

De même, le facteur répétition affecte les temps de réponses avec des latences plus importantes lors d’un changement de niveau après 4 répétitions (862 ms), plutôt qu’après 2 répétitions (816 ms), F (1, 62) = 24.477, p = .0001. Nous n’observons pas d’effet principal des facteurs niveau et champ. En revanche, l’interaction Champ X Niveau X Catégorie est significative, F(1, 62) = 6.836, p = .011. L’observation de la Figure 6suggère qu’elle reflète deux phénomènes : au niveau local, l’avantage classique pour le CVD-HG est modulé selon la catégorie et au niveau global l’avantage classique cette fois pour le CVG-HD est lui aussi modulé par la catégorie. Toutefois, des analyses partielles portant l’une sur les TR au niveau local et l’autre sur les TR au niveau global, révèlent que l’interaction Champ X Catégorie est significative pour les données au niveau local, F(1, 62) = 5.84, p = .02, mais pas pour celles concernant le niveau global, F(1, 62) = 2.58, p = .113. Aussi le phénomène, qui concerne le niveau local, semble-t-il prépondérant. Ainsi, l’avantage classique au niveau local, pour le CVD-HG (759 ms) par rapport au CVG-HD (789 ms) est-il relevé pour les lettres, t(1, 31) = 2.943, p = .003, alors que pour les petits dessins l’inverse se dessine (900 ms en CVD-HG et 881 ms en CVG-HD), t(1, 31) = 0.54, p = .29. Par contre, pour ce qui est du niveau global, les réponses sont certes plus rapides en CVG-HD (756 ms) qu’en CVD-HG (789 ms) pour les grandes lettres, mais il ne s’agit que d’une tendance, t(1, 31) = 1.58, p = .06, qui s’oppose à une absence d’asymétrie pour les grands dessins (921 ms en CVG-HD et 913 ms en CVD-HG, t(1, 31) = 1.10, p = .14).

Figure 6. Temps de réponses et erreurs standard pour les Expériences 1a et 1b, selon la catégorie, le niveau et le champ visuel de présentation.

Figure 7. Pourcentages d’erreurs moyens et erreurs standard pour les Expériences 1a et 1b, selon la catégorie, le niveau et le champ visuel de présentation.

L’analyse globale des pourcentages d’erreurs ne fait ressortir aucun effet principal des facteurs champ, niveau, catégorie et répétition. Contrairement aux TR, nous n’observons pas d’interaction Champ X Niveau X Catégorie (F < 1), mais la Figure 7montre que le seul phénomène distinguant ici lettres et dessins est l’avantage en CVD – HG (3% d’erreurs) par rapport au CVG – HD (4.8% d’erreurs) pour les cibles locales, proche de la significativité lorsqu’il s’agit de lettres t(1, 31) = 1,57, p = .06, mais pour les dessins ; ce phénomène est cohérent avec les données sur les TR. Par ailleurs, nous observons une interaction Répétitions X Champ, F (1, 62) = 5.973, p = .017. Comme le montre laFigure 8, l’exactitude des réponses est amoindrie par l’augmentation du nombre de répétitions avant le changement de niveau seulement en CVD–HG, F (1, 62) = 6.884, p = .011 et pas en CVG – HG, F < 1. Par ailleurs, dans la condition la plus difficile (4 répétitions avant le changement de niveau), les réponses tendent à être plus exactes en CVG-HD qu’en CVD–HG, F (1, 62) = 2.801, p = .09, tendance inverse à celle observée pour la condition 2 répétitions, F (1, 62) = 3.178, p = .0795.

Figure 8. Pourcentages d’erreurs et erreurs standard dans les Expériences 1a et 1b selon le champ visuel de présentation et le nombre de répétitions.

Enfin, nous observons une interaction Répétition X Niveau, F (1, 62) = 5.332, p = .02, qui s’explique par une détérioration des performances avec l’augmentation du nombre de répétitions avant l’alternance, seulement pour le passage du niveau local au niveau global (1.9% d’erreurs après 2 répétitions et 4% d’erreurs après 4 répétitions, F (1, 62) = 7.10, p = .01), et pas pour le passage du niveau global au niveau local, F (1, 62) < 1(Voir Figure 9).

Figure 9. Pourcentages d’erreurs et erreur standard pour les Expériences 1a et 1b selon le niveau de la cible et le nombre de répétitions.

En complément, les TR et les pourcentages d’erreurs de l’Expérience 1a (lettres hiérarchisées) ont fait l’objet d’analyses de variance à mesures répétées, avec 3 facteurs intra-individuels : Champ (CVG-HD, CVD-HG), Niveau (global, local), Répétition (2, 4).

Pour les TR, cette analyse ne révèle toujours pas d’effet du niveau, ni du champ, mais une interaction entre ces deux facteurs, F (1, 31) = 7.85, p = .01. L’étude des contrastes confirme au niveau global l’avantage du CVG-HD (756 ms) sur le CVD-HG (789 ms), F (1, 31) = 4.31, p = .05, et au niveau local, l’avantage en CVD-HG (759 ms) par rapport au CVG-HD (789 ms) se traduit dans cette analyse par une forte tendance, F (1, 31) = 3.55, p = .069 (voir Figure 6).

Par ailleurs, l’effet du facteur répétition présent sur l’analyse globale des Expériences 1a et 1b se confirme sur les données correspondant aux lettres, un stimulus impliquant un changement de niveau étant traité plus lentement après une série de 4 items à un autre niveau (794 ms), plutôt qu’après une série de 2 répétitions avant ce changement (753 ms), F (1, 31) = 12.20, p = .002. Pour les TR, l’interaction Répétition X Champ n’est pas plus significative que dans l’analyse de l’Expérience 1a, F (1, 31) = 2.426, p = .129, mais nous l’examinons tout de même de plus près pour repérer une éventuelle cohérence avec la configuration des effets relevés dans l’analyse générale sur les erreurs. La Figure 10suggère cette cohérence. L’étude des contrastes montre que, l’influence délétère de l’augmentation du nombre de répétitions avant un changement de niveau est significative seulement en CVD-HG (différence = 57 ms), F (1, 31) = 7.74, p = .009 et pas en CVG-HD (différence = 25 ms), F (1, 31) = 1.53, p = .2260, comme c’est le cas sur les pourcentages d’erreurs sur l’ensemble des Expériences 1a et 1b. Toutefois, la comparaison de ces deux différences n’atteint pas le seuil de significativité, t(1, 31) = 1.09, p = .14.

Figure 10. Temps de réponses et erreurs standard dans l’Expérience 1a selon le nombre de répétitions avant un changement de niveau et le champ visuel de présentation.

L’analyse des pourcentages d’erreurs de l’Expérience 1a ne montre aucun effet principal ni aucune interaction significative. Seule la configuration des résultats pour l’interaction Niveau X Champ paraît intéressante F (1, 31) = 3.223, p =.082. Comme le montre la Figure 7pour les lettres, le niveau local tend à être mieux traité dans le CVD–HG (4.3%) que dans le CVG–HD (6.6%) F (1, 31) = 2.66, p =.113, en conformité avec les résultats sur les latences, alors qu’aucun avantage hémisphérique n’apparaît pour les lettres au niveau global. Bien que ces comparaisons de moyennes n’atteignent pas le seuil de significativité pour les taux d’erreurs, elles permettent d’écarter l’hypothèse d’un phénomène d’échange rapidité-exactitude pour le point considéré.

Les TR et les pourcentages d’erreurs de l’Expérience 1b proposant des dessins ont fait l’objet des mêmes analyses de variance que l’Expérience 1a sur les lettres hiérarchisées, avec les trois facteurs intra-individuels niveau, champ et répétitions.

Sur les TR, le niveau et le champ n’exercent pas d’effet, comme dans l’épreuve sur les lettres et l’interaction Champ X Niveau, relevée sur les lettres, n’est pas présente sur les dessins d’objets, F (1, 31) = 1.09, p = .19. Étant données nos hypothèses, nous avons tout de même comparé les moyennes des conditions à l’issue de cette interaction et le seul contraste significatif reflète la plus grande rapidité pour le traitement local (881 ms) plutôt que global (921 ms) lorsque les dessins d’objets sont présentés en CVG-HD, F (1, 31) = 4.74, p = .0371, comme illustré en Figure 6.

Par ailleurs, l’effet de répétition est significatif, F (1, 31) = 12.53, p = .001, avec des réponses plus lentes lorsque le changement de niveau survient après 4 répétitions (929 ms) plutôt que 2 répétitions (878 ms). L’interaction Répétition X Champ n’est pas significative sur les TR, mais la configuration des résultats est conforme à celle observée dans l’analyse générale sur les pourcentages d’erreurs : l’augmentation du nombre de répétitions a un effet apparemment plus négatif en CVD-HG qu’en CVG-HD, mais l’effet est significatif dans les deux cas (respectivement, F (1, 31) = 10.31, p = .003 et F(1, 31) = 4.63, p = .04) comme le montre laFigure 11.

Figure 11. Temps de réponses et erreur standard dans l’Expérience 1b selon le champ de présentation et le nombre de répétitions.

L’analyse des pourcentages d’erreurs dans l’Expérience 1b ne fait ressortir aucun effet des facteurs principaux. Cependant, l’interaction Répétition X Niveau, significative dans l’analyse rassemblant lettres et dessins, mais absente dans l’analyse des lettres seules, semble reposer essentiellement sur les dessins car elle est significative dans l’analyse des erreurs de l’Expérience 1b, F (1, 31) = 5.27, p = .029. Le pourcentage d’erreurs s’accroît nettement avec l’augmentation du nombre de répétitions (4 répétitions vs 2 répétitions) lors d’un passage du niveau local au niveau global (différence = 3.3%), F (1, 31) = 12.73, p = .001, mais pas lors d’un passage inverse (différence = 0.3%), F (1, 31) < 1 (Figure 12). Par ailleurs, le facteur répétition interagit aussi avec le Champ, F (1, 31) = 5.91, p = .02, ce qui semble aussi expliquer l’interaction Répétition X Champ obtenue dans l’analyse rassemblant lettres et dessins : il y a plus d’erreurs en condition 4 répétitions (4.9%) qu’en condition 2 répétitions (0.7%) seulement dans le CVD-HG, F (1, 31) = 9.39, p = .005. De plus, dans la condition la plus difficile pour le changement de niveau (4 répétitions), nous observons des réponses plus exactes en CVG-HD (2.3% d’erreurs) qu’en CVD-HG (4.9% d’erreurs), F (1,31) = 3.74, p = .062 (Voir Figure 13).

Figure 12. Pourcentages d’erreurs et erreurs standard dans l’Expérience 1b selon le niveau et le nombre de répétitions.

Figure 13. Pourcentages d’erreurs moyens et erreurs standard dans l’Expérience 1b selon le champ de présentation et le nombre de répétitions.