Auditory-Motor Rhythms and Speech Processing in French and German Listeners
Notice bibliographique
Résumé
Moving to a speech rhythm can enhance verbal processing in the listener by increasing temporal expectancies (Falk and Dalla Bella, 2016). Here we tested whether this hypothesis holds for prosodically diverse languages such as German (a lexical stress-language) and French (a non-stress language). Moreover, we examined the relation between motor performance and the benefits for verbal processing as a function of language. Sixty-four participants, 32 German and 32 French native speakers detected subtle word changes in accented positions in metrically structured sentences to which they previously tapped with their index finger. Before each sentence, they were cued by a metronome to tap either congruently (i.e., to accented syllables) or incongruently (i.e., to non-accented parts) to the following speech stimulus. Both French and German speakers detected words better when cued to tap congruently compared to incongruent tapping. Detection performance was predicted by participants' motor performance in the non-verbal cueing phase. Moreover, tapping rate while participants tapped to speech predicted detection differently for the two language groups, in particular in the incongruent tapping condition. We discuss our findings in light of the rhythmic differences of both languages and with respect to recent theories of expectancy-driven and multisensory speech processing.
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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 | 0,001 | 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 ».