MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1995399481 · doi:10.1097/wnr.0b013e3283294061

Neural basis of sentence processing in which incoming words form a sentence

2009· article· en· W1995399481 sur OpenAlexaff
Naho Ikuta, Motoaki Sugiura, Kentaro Inoue, Shigeru Sato, Kaoru Horie, Ryuta Kawashima

Notice bibliographique

RevueNeuroreport · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesCenter for Strategic Research
Mots-clésSentenceObject (grammar)PhraseSentence processingVerbNoun phrasePsychologyNounNatural language processingComputer scienceArtificial intelligenceAtomic sentenceSyntaxLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the neural basis underlying the sequential involvement of sentence processing and determined the point at which the processing cost for an object-initial sentence was observed. We presented each phrase in a Japanese object-initial sentence to Japanese participants one by one using an event-related functional MRI technique and compared with our previous subject-initial experiment. We found that the left lingual gyrus was activated upon presentation of the first noun phrases, and the left inferior frontal gyrus upon presentation of the second noun phrases. The processing cost for an object-initial sentence was observed during verb recognition. Our results suggest that the syntactic complexity of an object-initial sentence is processed by the human brain upon verb recognition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroreportMême sujetNeurobiology of Language and BilingualismTravaux en français237 207