Investigating the neural correlates of phonological encoding using a cluster-based analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Phonological encoding, a subprocess in speech production, proceeds incrementally from word onset to offset. However, the incremental nature of encoding for multisyllabic words is unclear, and limited research has examined neural activity underlying the seriality of the process. In the present study, we investigated the timing of encoding between and within syllables of bisyllabic words using a data-driven cluster-based analysis of electroencephalography (EEG) data. In a phoneme-monitoring task, young adults covertly named pictures of bisyllabic words with a prespecified target phoneme present or absent. Target phonemes in target-present trials were distributed among four serial positions of the word concept: first syllable (S1) onset or offset and second syllable (S2) onset or offset. Upon covert naming, participants responded to target presence via button press or withheld responses for target absence. Neuroelectric activity during task performance was recorded using EEG and analyzed using cluster-based permutation testing. Faster response times and differences in neural activity were observed for monitoring targets at S1 onset than S2 onset, and for monitoring targets at S1 onset than S1 offset. No differences were found between monitoring targets at S2 onset and S2 offset. Our study supports the incremental nature of phonological encoding in bisyllabic words. Furthermore, the neural findings confirm that the serial time course of encoding in bisyllabic words extends to phonemes within the first, but not the subsequent syllable. Findings may have implications for current models of speech production.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».