What the Networks Tell us about Serial and Parallel Processing
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
A large literature documenting facilitative effects for high frequency complex words and phrases has led to proposals that high frequency phrases may be stored in memory rather than constructed on-line from their component parts (similarly to high frequency complex words). To investigate this, we explored language processing during a novel picture description task. Using the magneto-encephalographam (MEG) technique and generalised additive mixed-effects modelling, we characterised the effects of the frequency of use of single words as well as two-, three-, and four-word sequences (N-grams) on brain activity during the pre-production stage of unconstrained overt picture description. We expected amplitude responses to be modulated by N-gram frequency such that if N-grams were stored we would see a corresponding reduction or flattening in amplitudes as frequency increased. We found that while amplitude responses to increasing N-gram frequencies corresponded with our expectations about facilitation, the effect appeared at low frequency ranges and for single words only in the phonological network. We additionally found that high frequency N-grams elicited activity increases in some networks, which may be signs of competition or combination depending on the network. Moreover, this effect was not reliable for single word frequencies. These amplitude responses do not clearly support storage for high frequency multi-word sequences. To probe these unexpected results, we turned our attention to network topographies and the timing. We found that, with the exception of an initial ‘sentence’ network, all the networks aggregated peaks from more than one domain (e.g. semantics and phonology). Moreover, although activity moved serially from anterior ventral networks to dorsal posterior networks during processing, as expected in combinatorial accounts, sentence processing and semantic networks ran largely in parallel. Thus, network topographies and timing may account for (some) facilitative effects associated with frequency. We review literature relevant to the network topographies and timing and briefly discuss our results in relation to current processing and theoretical models.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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