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Steve Majerus
, Martine Poncelet
, Martial Van der Linden
& Brendan S. Weekes
Department of Cognitive Sciences, Université de Liège 
Fonds National de la Recherche Scientifique, Belgium 
Cognitive Psychopathology and Neuropsychology Unit, Université de Genève 
Department of Psychology, University of Sussex 
8165 words 
Address for correspondence 
Steve Majerus 
Department of Cognitive Sciences 
Center for Cognitive and Behavioral Neuroscience (CNC) 
Boulevard du Rectorat, B33 
4000 Liège 
Tel : 0032 4 3664656 
Fax : 0032 4 3662808 
email : 
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Studies of monolingual speakers have shown a strong association between lexical learning 
and short-term memory (STM) capacity, especially STM for serial order information. At the 
same time, studies of bilingual speakers suggest that phonological knowledge is the main 
factor that drives lexical learning. This study tested these two hypotheses simultaneously in 
participants with variable levels of English-French bilingual proficiency. A word-nonword 
paired associate learning task was administered, with nonwords obeying French phonotactic 
patterns. French phonological knowledge was estimated by a composite French proficiency 
score summarizing productive and receptive French vocabulary knowledge as well as 
quantitative and qualitative measures of French exposure. STM measures maximized 
retention of order information (serial order reconstruction) or retention of phonological item 
information (single nonword delayed repetition). The French proficiency score and the serial 
order STM measure independently predicted performance on the paired associate learning 
task. These results highlight the conjoined role of phonological knowledge and serial order 
STM in lexical learning. Importantly, serial order STM remains a strong predictor of lexical 
learning, even for bilingual individuals who have broad phonological knowledge.  
176 words 
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During the past 20 years, a large body of literature has accumulated showing consistent 
associations between verbal short-term memory (STM) and word learning abilities. This 
association has been documented in many different populations such as typically developing 
children, healthy adults and brain injured patients (e.g., Baddeley, Gathercole & Papagno, 
1998; Gathercole, Willis, Baddeley, & Emslie, 1994; Gupta, 2003; Majerus, Poncelet, Greffe 
& Van der Linden, 2006; Majerus, Poncelet, Elsen & Van der Linden, 2006; Papagno, 
Valentine, & Baddeley, 1991; Speciale, Ellis, & Bywater, 2004). However, despite extensive 
research, the precise significance of this relation remains a matter of debate, and evolves 
concurrently with successive theoretical developments of the STM literature. 
A number of studies, mostly inspired by the phonological loop model by Baddeley and 
Hitch (1974), suggest that phonological STM capacity is a critical component for new word 
learning and is causally involved in forming new long-term phonological representations. 
Evidence for this position comes from two sources. A series of longitudinal studies in children 
have shown that STM capacity at an early age predicts later native or foreign vocabulary 
knowledge (Gathercole, Willis, Emslie, & Baddeley, 1992; Service, 1992). A second major 
source of evidence stems from the neuropsychological literature and shows that patients with 
selective STM deficits have difficulties in learning new word forms but not in learning 
associations between familiar words (e.g., Baddeley, Papagno, & Vallar, 1988; Hanten & 
Martin, 2001). Further studies also show that variables supposed to interfere with the 
functioning of the phonological loop, such as articulatory suppression blocking the 
articulatory rehearsal process, interfere with learning new word forms (Ellis & Sinclair, 1996; 
Papagno et al., 1991).  
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Although this causal, unidirectional link between STM and new word learning 
capacity became an increasingly accepted interpretation, especially in the light of the growing 
neuropsychological literature providing many replications of an association between new 
word learning and STM impairments, an alternative theoretical interpretation has emerged, 
based on studies highlighting the role phonological long-term knowledge plays during STM 
performance (see also Snowling, Chiat & Hulme, 1991, for an early expression of concern 
about these issues). A number of studies show that long-term phonological knowledge 
influences STM performance, as reflected by better recall for words of high versus low lexical 
frequency or for nonwords containing high versus low probability phonotactic patterns (e.g., 
Gathercole, Frankish, Pickering & Peaker, 1999; Majerus, Van der Linden, Mulder, 
Meulemans, & Peters, 2004; Thorn & Gathercole, 1999; Thorn & Frankish, 2005; see also 
Goh & Pisoni, 2003, and Roodenrys & Hinton, 2002, for related findings). Furthermore, 
although phonological STM capacity at Age 4 predicts vocabulary knowledge at Age 5, this 
relationship later reverses, with vocabulary knowledge at Age 5 predicting phonological STM 
capacity at Age 6 (Gathercole et al., 1992). These observations support STM models that 
assume close interactions between phonological STM and long-term phonological 
representations, either via reconstruction processes of the decaying STM trace at the moment 
of recall using long-term phonological knowledge, or via direct activation of phonological 
long-term representations during encoding (e.g., Baddeley et al., 1998; R. Martin et al., 1999; 
N. Martin & Saffran, 1992; Schweickert, 1986). In sum, these data and models suggest that 
verbal STM performance is strongly determined by access to and support from phonological 
long-term memory. It follows that the observed correlations between STM and new word 
learning capacity might reflect a common reliance on the temporary activation of long-term 
phonological representations rather than a simple ‘STM-to-word learning’ causal relationship.  
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There is growing support for this ‘phonological knowledge’ hypothesis as an 
explanation of STM-word learning associations. In a recent study, Masoura and Gathercole 
(2005) showed that in native Greek speaking children with considerable English language 
knowledge, speed of learning new English words was influenced by existing English 
vocabulary knowledge but not by phonological STM as measured by nonword repetition. This 
study suggests that, at least in bilingual children who have acquired broad and rich networks 
of phonological representations, phonological knowledge seems to drive further lexical 
learning and not STM capacity. Similarly, Cheung (1996) observed that STM capacity 
predicted second-language vocabulary learning in a group with low knowledge of that 
language, but not in a group with high knowledge. Furthermore, bilingual phonological 
knowledge affects STM performance: Thorn and Gathercole (1999, 2001) observed that 
English-French bilingual children performed equally at a nonword repetition task for 
nonwords obeying either English or French phonotactics while monolingual English or 
French speaking children showed poorer performance for nonwords conforming to the 
phonotactics of the language they had not learned.  
More recently, Storkel (2001) showed that sublexical phonological knowledge drives 
lexical learning also in monolingual children; they observed that new words containing 
phonological sequences that are frequent relative to the phonology of their language are 
learned faster than new words containing less frequent sound structures. An effect of 
sublexical phonological knowledge on new word learning has also been shown in 
monolingual adults (Storkel, Armbruster, & Hogan, 2006). Similarly, new words having a 
large number of lexical phonological neighbours (familiar words that differ from the target 
word by a single phoneme addition, substitution or deletion) appear to be learned faster than 
new words with a low density lexical neighbourhood (Storkel et al., 2006). These findings 
support earlier theoretical proposals by Fowler (1991) and Metsala (1999), suggesting that 
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growing vocabulary knowledge leads to the construction of phonological representations that 
are increasingly segmented and precise. These fine-grained phonological representations will 
boost further lexical learning, and support processing of novel verbal material such as 
nonwords in STM tasks.  In sum, the different studies reported here suggest that both 
sublexical and lexical phonological knowledge are important determinants of lexical learning, 
while determining at the same time performance in STM tasks. However, except for the study 
by Masoura and Gathercole (2005), these studies do not preclude the possibility that STM 
capacity is also a determinant of lexical learning, in addition to phonological knowledge.  
Given the different theoretical accounts of lexical learning exposed here, the present 
study aims at testing an integrative account of lexical learning, exploring the impact of both 
phonological knowledge and STM capacity on lexical learning. No study has specifically 
examined the simultaneous impact of both types of predictors on new word learning, while 
ensuring at the same time that the STM predictor is not itself contaminated by phonological 
knowledge. However, before further explaining the rationale of our study, we need to 
consider a fundamental question: Is it possible to measure STM capacity independently of 
phonological knowledge? In order to answer this question, we will shortly turn to the 
distinction between item and order information, assumed in most of recent STM models, and 
show how this distinction allows separating basic STM capacity from the influence of 
phonological knowledge.  
Current models of STM distinguish processes involved in storing item information 
(the phonological and lexico-semantic content of the stimuli to be retained) and processes 
involved in storing order information (the serial order of presentation of the stimuli) (e.g., 
Brown, Preece & Hulme, 2000; Burgess & Hitch, 1999; Gupta, 2003; Henson, 1998; Page & 
Norris, 1998). Although these models differ in the precise instantiation of how order 
information is represented (cf. Burgess & Hitch, 2005, as well as Hitch, Fastame, & Flude, 
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RasterEdgeImagingDeveloperGuide8.0.pdf: from this user manual, you can find the want to insert the web document viewer into your own web page, but for
2005, for recent reviews), they assume that order information is stored via some form of 
specialized STM system while representation of item information depends directly on 
activation of the language system. Hence, according to these models, storage of serial order 
information remains specific to a specialized STM system while storage of item information 
strongly depends on the richness of the phonological knowledge system. Experimental data 
support this distinction, by showing that linguistic knowledge has an impact on item but not 
order recall, as suggested by the reduction of item but not order errors for recall of high versus 
low frequency word lists or semantically related versus unrelated word lists (e.g., Poirier & 
Saint-Aubin, 1995, 1996; Nairne, 2004). Recent neuropsychological data also demonstrate 
that serial order and item STM capacities can be selectively impaired, and that the impairment 
of item STM capacity is directly related to the integrity of underlying representations in the 
language network (e.g., Majerus, Norris, & Patterson, 2007; Majerus, Van der Linden, 
Braissand, & Eliez, 2007).  
In the light of these data, we can posit the following hypothesis: If there is actually a 
relationship between STM capacity and new word learning, we should expect a strong 
relationship between new word learning and STM tasks that maximize the retention of serial 
order information but minimize the retention of item information (presumably depending on 
temporary activation of language knowledge). Gupta (2003) proposed that the order STM 
system is critical for new word learning because it ensures the ordered reactivation and 
rehearsal of new phonological sequences in the language network, increasing the probability 
that a new temporary phonological representation in the language system is transformed into a 
stable long-term memory representation. A specific link between serial order STM and lexical 
learning has indeed been recently observed. Majerus, Poncelet, Elsen et al. (2006) showed 
that measures maximizing serial order retention (e.g., serial order reconstruction for lists 
containing highly familiar items (digits)) are a better predictor of new word learning capacity 
in monolingual adults than measures maximizing item STM (e.g., item errors in an immediate 
serial recall task; phonological item recognition). Similarly, a study with children aged 4 to 6 
years showed that STM tasks maximizing serial order or item recall (serial order 
reconstruction of highly familiar word lists versus single nonword delayed recall) are 
independently associated with vocabulary development (Majerus, Poncelet, Greffe et al., 
2006). In sum, these studies demonstrate that it is possible to design STM tasks to measure 
the capacity to retain serial order information, independent from phonological knowledge. 
However, although these studies show that serial order STM is specifically related to new 
word learning capacity, they do not exclude the possibility that phonological knowledge is 
also important, given that they did not specifically investigate the role of phonological 
knowledge on new word learning.  
The present study examined the relative importance of phonological knowledge and 
STM capacity on new word learning capacity. Previous studies reveal conflicting results with 
respect to this question, because the experimental designs were optimized to measure only 
one of the two predictors, or because the STM task was ‘contaminated’ by phonological 
knowledge. We assessed STM capacity using an adaptation of a serial order reconstruction 
task (e.g., Majerus, Poncelet, Elsen et al., 2006). The impact of phonological knowledge on 
new word learning performance was assessed by two different means: (1) the participants 
were native English speakers with variable levels of proficiency in a second language, French; 
the participants had to learn new words obeying French phonotactics; if pre-existing 
phonological knowledge is critical to new word learning, participants with more developed 
French knowledge and phonological representations should learn French-like new words 
faster; (2) the participants performed an item STM task consisting of delayed repetition of 
single short nonwords and reflecting the intervention of English sublexical phonological 
knowledge, by contrasting nonwords with frequent or infrequent sound structures relative to 
English phonology; if there is a specific relationship between phonological knowledge and 
new word learning, we should expect an effect of language specificity on the relationship 
between phonological knowledge and learning, i.e.,  French but not English phonological 
knowledge should predict learning of French-like nonwords. Given dependency upon English 
phonological knowledge, we did not expect the item STM task to correlate with learning of 
new French-like words. Furthermore, contrasting item and order STM tasks allowed us to 
assess the specificity of order STM, relative to item STM, as a predictor of new word learning 
New word learning capacity was assessed using a word-nonword paired associate learning 
task adapted from Majerus, Poncelet, Elsen et al. (2006). The participants learned four word-
nonword pairs, the nonwords consisting of bisyllabic nonwords obeying French phonotactics. 
The number of learning trials was relatively small (five trials) as we were interested in the 
initial stages of new word learning whereby STM contributions are most likely to intervene 
via refreshment and stabilization of the initial representation of the new phonological form, 
later learning stages being more likely to depend on consolidation processes in episodic and 
lexical long-term memory. A word-word learning task was also administered as a control 
To measure French phonological knowledge, French receptive and productive 
vocabulary tasks were administered, as well as a detailed anamnestic questionnaire assessing 
the quality and the amount of past and current experience with French, based on self-
assessment. English phonological sensitivity was determined via a delayed single nonword 
repetition task, measuring at the same time phonological item STM capacity and access to 
English phonological knowledge, as described above (adapted from Majerus, Norris et al., 
2007). By using nonwords, we aimed at using a very sensitive item STM task, reflecting to a 
maximal extent the level of detail and segmentation of the structure of the network of 
sublexical English phonological representations. As we have mentioned before, a number of 
studies suggest that the more detailed and finely grained the structure of the phonological 
network, the higher the efficiency of nonword segmentation and temporary representation 
(e.g., Metsala, 1999). This reliance on sublexical phonological knowledge in the item STM 
task was also directly controlled by contrasting nonwords with high or low phonotactic 
frequency patterns relative to English phonology; these nonwords differ according to 
sublexical frequency (frequency of phoneme co-occurrences) but also lexical frequency 
measures, nonwords containing more frequent phoneme associations having typically a higher 
number of lexical neighbours (e.g., Majerus et al., 2004; Thorn & Frankish, 2005). 
Finally, to measure STM capacity independently of phonological knowledge, we used 
a serial order reconstruction task that minimizes item processing and retention requirements 
(adapted from Majerus, Poncelet, Elsen et al., 2006). The task involves presentation of digit 
sequences of increasing length, the digits being known in advance: for a sequence length of 6 
digits, all the digits were sampled from the pool of digits 1-6, for a sequence length of 7 
digits, the digits were sampled form the digit pool 1-7, etc. Furthermore, at the moment of 
recall, the participants were given cards on which the digits were printed, and they used these 
cards to arrange them on the desk to recall their order of presentation. The items were 
therefore highly familiar, known in advance and available at the moment of recall, and 
minimized item STM requirements.  
Relative to the item STM task, the serial order reconstruction task maximized 
retention requirements for serial order information. These were minimized in the item STM 
task, given that a single and short nonword had to be recalled. Furthermore, in order to reduce 
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