Plasticity of the Human Auditory Cortex Induced by Discrimination Learning of Non-Native, Mora-Timed Contrasts of the Japanese Language
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this magnetoencephalographic (MEG) study, we examined with high temporal resolution the traces of learning in the speech-dominant left-hemispheric auditory cortex as a function of newly trained mora-timing. In Japanese, the "mora" is a temporal unit that divides words into almost isochronous segments (e.g., na-ka-mu-ra and to-o-kyo-o each comprises four mora). Changes in the brain responses of a group of German and Japanese subjects to differences in the mora structure of Japanese words were compared. German subjects performed a discrimination training in 10 sessions of 1.5 h each day. They learned to discriminate Japanese pairs of words (in a consonant, anni-ani; and a vowel, kiyo-kyo, condition), where the second word was shortened by one mora in eight steps of 15 msec each. A significant increase in learning performance, as reflected by behavioral measures, was observed, accompanied by a significant increase of the amplitude of the Mismatch Negativity Field (MMF). The German subjects' hit rate for detecting durational deviants increased by up to 35%. Reaction times and MMF latencies decreased significantly across training sessions. Japanese subjects showed a more sensitive MMF to smaller differences. Thus, even in young adults, perceptual learning of non-native mora-timing occurs rapidly and deeply. The enhanced behavioral and neurophysiological sensitivity found after training indicates a strong relationship between learning and (plastic) changes in the cortical substrate.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle