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Enregistrement W3034335749 · doi:10.1111/lang.12391

Brain Plasticity in Adulthood—ERP Evidence for L1‐attrition in Lexicon and Morphosyntax After Predominant L2 Use

2020· article· en· W3034335749 sur OpenAlexafffund
Karsten Steinhauer, Kristina Kasparian

Notice bibliographique

RevueLanguage Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureFaculty of Medicine, McGill University
Mots-clésPsychologyAttritionGrammarLinguisticsLexiconGermanLanguage acquisitionNeuroscience of multilingualismNeurocognitiveSentenceSecond-language acquisitionCognitive psychologyCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the early 2000s, neurocognitive research on second language (L2) acquisition has been controversial as to how plastic the human brain is after puberty. Recent studies have extended this debate to first language loss (L1 attrition). This article gives an overview of the first event‐related brain potential (ERP) studies on L1 attrition and L2 learning and discusses their implications for our understanding of the bilingual brain. We will address the highly controversial question of whether L1 morphosyntax is subject to attrition in adult migrants. One previous ERP study on grammatical gender in German migrants failed to find such effects. However, ERP work on grammatical structures in English‐dominant Italian attriters demonstrated that they perceived a grammatical sentence in their L1 as ungrammatical if it violated the L2 grammar. These data suggest that the adult brain remains plastic for both L2 and L1.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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