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Enregistrement W2746128836 · doi:10.1523/jneurosci.0553-17.2017

Bilingual Language Switching in the Laboratory versus in the Wild: The Spatiotemporal Dynamics of Adaptive Language Control

2017· article· en· W2746128836 sur OpenAlexfundno aff
Esti Blanco-Elorrieta, Liina Pylkkänen

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNew York University Abu Dhabi“la Caixa” Foundation
Mots-clésPsychologyComprehensionCognitive psychologyConversationUtterancePrefrontal cortexAnterior cingulate cortexCued speechTask switchingControl (management)Language productionCognitionNeuroscienceLinguisticsComputer scienceCommunicationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a bilingual human, every utterance requires a choice about which language to use. This choice is commonly regarded as part of general executive control, engaging prefrontal and anterior cingulate cortices similarly to many types of effortful task switching. However, although language control within artificial switching paradigms has been heavily studied, the neurobiology of natural switching within socially cued situations has not been characterized. Additionally, although theoretical models address how language control mechanisms adapt to the distinct demands of different interactional contexts, these predictions have not been empirically tested. We used MEG (RRID: NIFINV:nlx_inv_090918 ) to investigate language switching in multiple contexts ranging from completely artificial to the comprehension of a fully natural bilingual conversation recorded “in the wild.” Our results showed less anterior cingulate and prefrontal cortex involvement for more natural switching. In production, voluntary switching did not engage the prefrontal cortex or elicit behavioral switch costs. In comprehension, while laboratory switches recruited executive control areas, fully natural switching within a conversation only engaged auditory cortices. Multivariate pattern analyses revealed that, in production, interlocutor identity was represented in a sustained fashion throughout the different stages of language planning until speech onset. In comprehension, however, a biphasic pattern was observed: interlocutor identity was first represented at the presentation of the interlocutor and then again at the presentation of the auditory word. In all, our findings underscore the importance of ecologically valid experimental paradigms and offer the first neurophysiological characterization of language control in a range of situations simulating real life to various degrees. SIGNIFICANCE STATEMENT Bilingualism is an inherently social phenomenon, interactional context fully determining language choice. This research addresses the neural mechanisms underlying multilingual individuals' ability to successfully adapt to varying conversational contexts both while speaking and listening. Our results showed that interactional context critically determines language control networks' engagement: switching under external constraints heavily recruited prefrontal control regions, whereas natural, voluntary switching did not. These findings challenge conclusions derived from artificial switching paradigms, which suggested that language switching is intrinsically effortful. Further, our results predict that the so-called bilingual advantage should be limited to individuals who need to control their languages according to external cues and thus would not occur by virtue of an experience in which switching is fully free.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations224
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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