Grip Force Reveals the Context Sensitivity of Language-Induced Motor Activity during “Action Words” Processing: Evidence from Sentential Negation
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
BACKGROUND: Studies demonstrating the involvement of motor brain structures in language processing typically focus on time windows beyond the latencies of lexical-semantic access. Consequently, such studies remain inconclusive regarding whether motor brain structures are recruited directly in language processing or through post-linguistic conceptual imagery. In the present study, we introduce a grip-force sensor that allows online measurements of language-induced motor activity during sentence listening. We use this tool to investigate whether language-induced motor activity remains constant or is modulated in negative, as opposed to affirmative, linguistic contexts. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Participants listened to spoken action target words in either affirmative or negative sentences while holding a sensor in a precision grip. The participants were asked to count the sentences containing the name of a country to ensure attention. The grip force signal was recorded continuously. The action words elicited an automatic and significant enhancement of the grip force starting at approximately 300 ms after target word onset in affirmative sentences; however, no comparable grip force modulation was observed when these action words occurred in negative contexts. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our findings demonstrate that this simple experimental paradigm can be used to study the online crosstalk between language and the motor systems in an ecological and economical manner. Our data further confirm that the motor brain structures that can be called upon during action word processing are not mandatorily involved; the crosstalk is asymmetrically governed by the linguistic context and not vice versa.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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