Functional activity and white matter microstructure reveal the independent effects of age of acquisition and proficiency on second-language learning
Notice bibliographique
Résumé
Two key factors govern how bilingual speakers neurally maintain two languages: the speakers' second language age of acquisition (AoA) and their subsequent proficiency. However, the relative roles of these two factors have been difficult to disentangle given that the two can be closely correlated, and most prior studies have examined the two factors in isolation. Here, we combine functional magnetic resonance imaging with diffusion tensor imaging to identify specific brain areas that are independently modulated by AoA and proficiency in second language speakers. First-language Mandarin Chinese speakers who are second language speakers of English were scanned as they performed a picture-word matching task in either language. In the same session we also acquired diffusion-weighted scans to assess white matter microstructure, along with behavioural measures of language proficiency prior to entering the scanner. Results reveal gray- and white-matter networks involving both the left and right hemisphere that independently vary as a function of a second-language speaker's AoA and proficiency, focused on the superior temporal gyrus, middle and inferior frontal gyrus, parahippocampal gyrus, and the basal ganglia. These results indicate that proficiency and AoA explain separate functional and structural networks in the bilingual brain, which we interpret as suggesting distinct types of plasticity for age-dependent effects (i.e., AoA) versus experience and/or predisposition (i.e., proficiency).
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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) | 0,001 | 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 ».