Orthographic Dependency in the Neural Correlates of Reading: Evidence from Audiovisual Integration in English Readers
Notice bibliographique
Résumé
Reading skills are indispensible in modern technological societies. In transparent alphabetic orthographies, such as Dutch, reading skills build on associations between letters and speech sounds (LS pairs). Previously, we showed that the superior temporal cortex (STC) of Dutch readers is sensitive to the congruency of LS pairs. Here, we used functional magnetic resonance imaging to investigate whether a similar congruency sensitivity exists in STC of readers of the more opaque English orthography, where the relation among LS pairs is less reliable. Eighteen subjects passively perceived congruent and incongruent audiovisual pairs of different levels of transparency in English: letters and speech sounds (LS; irregular), letters and letter names (LN; fairly transparent), and numerals and number names (NN; transparent). In STC, we found congruency effects for NN and LN, but no effects in the predicted direction (congruent > incongruent) for LS pairs. These findings contrast with previous results obtained from Dutch readers. These data indicate that, through education, the STC becomes tuned to the congruency of transparent audiovisual pairs, but suggests a different neural processing of irregular mappings. The orthographic dependency of LS integration underscores cross-linguistic differences in the neural basis of reading and potentially has important implications for dyslexia interventions across languages.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».