Electrophysiological responses to coarticulatory and word level miscues.
Notice bibliographique
Résumé
The influence of coarticulation cues on spoken word recognition is not yet well understood. This acoustic/phonetic variation may be processed early and recognized as sensory noise to be stripped away, or it may influence processing at a later prelexical stage. The present study used event-related potentials (ERPs) in a picture/spoken word matching paradigm to examine the temporal dynamics of stimuli systematically violating expectations at three levels: entire word (lexical), initial phoneme (phonemic), or in coarticulation cues contained in the initial phoneme (subphonemic). We found that both coarticulatory and phonemic mismatches resulted in increased negativity in the N280, interpreted as indexing prelexical processing of subphonemic information. Further analyses revealed that the point of uniqueness differentially modulated subsequent early or late negativity depending on whether the first or second segment matched expectations, respectively. Finally, it was found that word-level but not coarticulatory mismatches modulated the later-going N400 component, indicating that subphonemic information does not influence word-level selection provided no lexical change has occurred. The results indicate that acoustic/phonetic variation resulting from coarticulation is preserved in and influences spoken word recognition as it becomes available, particularly during prelexical processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».