Influence of Mandarin tone exposure on the processing of intonation by 14-year-old American adolescents: An fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated, for American adolescents, whether the learning of non-native speech contrasts in one prosodic domain (Mandarin Chinese tones) would influence the processing of non-native contrasts in another prosodic domain (Mandarin Chinese intonation). Two groups of 14-year-old American teenagers were tested using the functional magnetic resonance imaging (fMRI) technique, including eight who had received a two-week Mandarin tone training program and eight with no exposure to Mandarin. Subjects were scanned during identification tasks. Despite their similar behavioral performance on identification of Mandarin intonation, preliminary results showed different cortical activation patterns for the two groups. Teenagers exposed to Mandarin showed similar activation patterns for the Mandarin intonation and Mandarin tone task, with more right-hemisphere activation for intonation, which differed from activation for English intonation. Teenagers without exposure activated similar areas for Mandarin and English intonation. Familiarity with Mandarin tonal contrasts affects brain activation, not only for Mandarin tones but also for Mandarin intonation, suggesting that training effects may transcend levels. [Work supported by NIH (HD 37954) and the Talaris Research Institute.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».