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Enregistrement W3217041043 · doi:10.1111/psyp.14066

Uncovering the effects of bilingual language control on rational decisions: An <scp>ERP</scp> study

2022· article· en· W3217041043 sur OpenAlexaff
Dongxue Liu, John W. Schwieter, Fenqi Wang, Li Mu, Huanhuan Liu

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyControl (management)Task (project management)Cognitive psychologyNeuroscience of multilingualismDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of research suggests that the language in which bilinguals make decisions affects the rationality of such decisions. Furthermore, bilinguals constantly confront cross-language interference that requires complex language control processes to resolve this competition. However, the relationship between language control and decision-making is unclear. In the current study, we analyze electrophysiological and behavior data elicited from two groups of Chinese-English bilinguals. One group was trained in intensive language switching and then completed the Iowa Gambling Task (IGT) and the other group completed the two tasks in the reverse order. We found that bilinguals who first received language switching training significantly scored higher on the IGT, with the score positively correlating with L1 and L2 switch costs. More importantly, training with language switching first led to an N2 component for L1 switching costs that negatively correlated with both loss feedback-related negativity and the P3 component. These effects did not emerge among the group of bilinguals who performed the IGT first. Taken together, the findings suggest that bilinguals are assisted in making rational decisions by language control on feedback evaluation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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