Detecting self-produced speech errors before and after articulation: an ERP investigation
Notice bibliographique
Résumé
It has been argued that speech production errors are monitored by the same neural system involved in monitoring other types of action errors. Behavioral evidence has shown that speech errors can be detected and corrected prior to articulation, yet the neural basis for such pre-articulatory speech error monitoring is poorly understood. The current study investigated speech error monitoring using a phoneme-substitution task known to elicit speech errors. Stimulus-locked event-related potential (ERP) analyses comparing correct and incorrect utterances were used to assess pre-articulatory error monitoring and response-locked ERP analyses were used to assess post-articulatory monitoring. Our novel finding in the stimulus-locked analysis revealed that words that ultimately led to a speech error were associated with a larger P2 component at midline sites (FCz, Cz, and CPz). This early positivity may reflect the detection of an error in speech formulation, or a predictive mechanism to signal the potential for an upcoming speech error. The data also revealed that general conflict monitoring mechanisms are involved during this task as both correct and incorrect responses elicited an anterior N2 component typically associated with conflict monitoring. The response-locked analyses corroborated previous observations that self-produced speech errors led to a fronto-central error-related negativity (ERN). These results demonstrate that speech errors can be detected prior to articulation, and that speech error monitoring relies on a central error monitoring mechanism.
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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 | 0,002 |
| 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 ».