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Enregistrement W2083884820 · doi:10.1016/j.dcn.2013.10.005

Electrophysiological measures of attention during speech perception predict metalinguistic skills in children

2013· article· en· W2083884820 sur OpenAlexaff
Lori B. Astheimer, Monika Janus, Sylvain Moreno, Ellen Bialystok

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cognitive Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensBaycrest HospitalYork University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésPsychologyGrammaticalityCognitive psychologyActive listeningPerceptionSpeech perceptionNonverbal communicationEvent-related potentialCognitionSentenceElectroencephalographyDevelopmental psychologyGrammarCommunicationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Event-related potential (ERP) evidence demonstrates that preschool-aged children selectively attend to informative moments such as word onsets during speech perception. Although this observation indicates a role for attention in language processing, it is unclear whether this type of attention is part of basic speech perception mechanisms, higher-level language skills, or general cognitive abilities. The current study examined these possibilities by measuring ERPs from 5-year-old children listening to a narrative containing attention probes presented before, during, and after word onsets as well as at random control times. Children also completed behavioral tests assessing verbal and nonverbal skills. Probes presented after word onsets elicited a more negative ERP response beginning around 100 ms after probe onset than control probes, indicating increased attention to word-initial segments. Crucially, the magnitude of this difference was correlated with performance on verbal tasks, but showed no relationship to nonverbal measures. More specifically, ERP attention effects were most strongly correlated with performance on a complex metalinguistic task involving grammaticality judgments. These results demonstrate that effective allocation of attention during speech perception supports higher-level, controlled language processing in children by allowing them to focus on relevant information at individual word and complex sentence levels.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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