The Influence of Language Proficiency on Lexical Semantic Processing in Native and Late Learners of English
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the influence of English proficiency on ERPs elicited by lexical semantic violations in English sentences, in both native English speakers and native Spanish speakers who learned English in adulthood. All participants were administered a standardized test of English proficiency, and data were analyzed using linear mixed effects (LME) modeling. Relative to native learners, late learners showed reduced amplitude and delayed onset of the N400 component associated with reading semantic violations. As well, after the N400 late learners showed reduced anterior negative scalp potentials and increased posterior potentials. In both native and late learners, N400 amplitudes to semantically appropriate words were larger for people with lower English proficiency. N400 amplitudes to semantic violations, however, were not influenced by proficiency. Although both N400 onset latency and the late ERP effects differed between L1 and L2 learners, neither correlated with proficiency. Different approaches to dealing with the high degree of correlation between proficiency and native/late learner group status are discussed in the context of LME modeling. The results thus indicate that proficiency can modulate ERP effects in both L1 and L2 learners, and for some measures (in this case, N400 amplitude), L1-L2 differences may be entirely accounted for by proficiency. On the other hand, not all effects of L2 learning can be attributed to proficiency. Rather, the differences in N400 onset and the post-N400 violation effects appear to reflect fundamental differences in L1-L2 processing.
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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 | 0,003 |
| 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 ».