Age of Acquisition Modulates Alpha Power During Bilingual Speech Comprehension in Noise
Notice bibliographique
Résumé
Research on bilingualism has grown exponentially in recent years. However, the comprehension of speech in noise, given the ubiquity of both bilingualism and noisy environments, has seen only limited focus. Electroencephalogram (EEG) studies in monolinguals show an increase in alpha power when listening to speech in noise, which, in the theoretical context where alpha power indexes attentional control, is thought to reflect an increase in attentional demands. In the current study, English/French bilinguals with similar second language (L2) proficiency and who varied in terms of age of L2 acquisition (AoA) from 0 (simultaneous bilinguals) to 15 years completed a speech perception in noise task. Participants were required to identify the final word of high and low semantically constrained auditory sentences such as “Stir your coffee with aspoon” vs. “Bob could have known about thespoon” in both of their languages and in both noise (multi-talker babble) and quiet during electrophysiological recording. We examined the effects of language, AoA, semantic constraint, and listening condition on participants’ induced alpha power during speech comprehension. Our results show an increase in alpha power when participants were listening in their L2, suggesting that listening in an L2 requires additional attentional control compared to the first language, particularly early in processing during word identification. Additionally, despite similar proficiency across participants, our results suggest that under difficult processing demands, AoA modulates the amount of attention required to process the second language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».