Brain potentials reveal differential processing of masculine and feminine grammatical gender in native Spanish speakers
Notice bibliographique
Résumé
Studies of Spanish grammatical gender have shown that native speakers exploit gender cues in determiners to facilitate speech processing and are sensitive to gender mismatches. However, past research has not considered attested distributional asymmetries between masculine and feminine gender, collapsing performance on trials with one or the other gender into a single analysis. We use event-related potentials to investigate whether masculine and feminine grammatical gender elicit qualitatively different brain responses. Forty monolingual Spanish speakers read sentences that were well-formed or contained determiner-noun gender violations. Half of the nouns were masculine and the other half were feminine. Consistent with previous research, brain responses varied along a continuum between LAN- and P600-dominant effects for both gender categories. However, results showed that individuals' ERP response dominance (LAN/P600) systematically differed across the two genders: participants who showed a LAN-dominant response to masculine-noun violations were more likely to show a P600 effect in response to feminine-noun violations. Correlations with individual difference measures further revealed that responses to masculine-noun violations were modulated by performance on the AX-CPT, a measure of cognitive control, whereas responses to feminine-noun violations were modulated by lexical knowledge, as indexed by verbal fluency. Together, the results demonstrate that even when processing features of language that belong to the same "natural class," native speakers can exhibit patterns of brain activity attuned to distributional patterns of language use. The inherent variability in native speaker processing is, therefore, an important factor when explaining purported deviations from the "native norm" reported in other types of populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».