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Enregistrement W4200181848 · doi:10.1093/cercor/bhab411

Cross-task adaptation effects of bilingual language control on cognitive control: a dual-brain eeg examination of simultaneous production and comprehension

2021· article· en· W4200181848 sur OpenAlexaff
Huanhuan Liu, Wanqing Li, Mingyue Zuo, Fenqi Wang, Zibin Guo, John W. Schwieter

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive psychologyCognitionPsychologyContext (archaeology)Active listeningComprehensionLanguage productionNeuroscience of multilingualismControl (management)Synchronization (alternating current)Computer scienceCommunicationArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For bilinguals, speaking and listening are assisted by complex control processes including conflict monitoring and inhibition. However, the extent to which these processes adapt to linguistic and situational needs has been examined separately for language production and comprehension. In the present study, we use a dual-EEG to record the carry-over effects of language control on general cognitive control in three language contexts (single-first language [L1], single-second language [L2], and mixed). Chinese learners of English were placed in dyads in which one participant was asked to name pictures while the other listened. Interleaved after each naming/listening trial were flanker trials. The results from picture naming and listening revealed higher delta and theta synchronization in the single-L2 and mixed contexts compared with the single-L1 context and higher theta synchronization in the mixed context compared with the single-L2 and single-L1 contexts. The results from the interleaved flanker trials demonstrated that inhibition was adaptively generalized in the single-L2 and mixed contexts. Altogether, the findings support the natural adaptation of language control to cognitive control and underscore the importance of linguistic context. We argue that these adaptive patterns have the potential to affect corresponding control processes across language and cognitive control tasks.

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)0,008
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,008
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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