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Enregistrement W2259760958 · doi:10.1016/j.neuropsychologia.2016.01.038

Distinct hemispheric specializations for native and non-native languages in one-day-old newborns identified by fNIRS

2016· article· en· W2259760958 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeuropsychologia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyLateralization of brain functionFirst languageNative americanRight hemisphereStimulus (psychology)Dominance (genetics)AudiologyLinguisticsDevelopmental psychologyCognitive psychologyMedicineBiologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed whether the neonatal brain recruits different neural networks for native and non-native languages at birth. Twenty-seven one-day-old full-term infants underwent functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) recording during linguistic and non-linguistic stimulation. Fourteen newborns listened to linguistic stimuli (native and non-native language stories) and 13 newborns were exposed to non-linguistic conditions (native and non-native stimuli played in reverse). Comparisons between left and right hemisphere oxyhemoglobin (HbO2) concentration changes over the temporal areas revealed clear left hemisphere dominance for native language, whereas non-native stimuli were associated with right hemisphere lateralization. In addition, bilateral cerebral activation was found for non-linguistic stimulus processing. Overall, our findings indicate that from the first day after birth, native language and prosodic features are processed in parallel by distinct neural networks.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,282 · 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