Can You Hear What’s Coming? Failure to Replicate ERP Evidence for Phonological Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prediction-based theories of language comprehension assume that listeners predict both the meaning and phonological form of likely upcoming words. In alleged event-related potential (ERP) demonstrations of phonological prediction, prediction-mismatching words elicit a phonological mismatch negativity (PMN), a frontocentral negativity that precedes the centroparietal N400 component. However, classification and replicability of the PMN has proven controversial, with ongoing debate on whether the PMN is a distinct component or merely an early part of the N400. In this electroencephalography (EEG) study, we therefore attempted to replicate the PMN effect and its separability from the N400, using a participant sample size (N = 48) that was more than double that of previous studies. Participants listened to sentences containing either a predictable word or an unpredictable word with/without phonological overlap with the predictable word. Preregistered analyses revealed a widely distributed negative-going ERP in response to unpredictable words in both the early (150–250 ms) and the N400 (300–500 ms) time windows. Bayes factor analysis yielded moderate evidence against a different scalp distribution of the effects in the two time windows. Although our findings do not speak against phonological prediction during sentence comprehension, they do speak against the PMN effect specifically as a marker of phonological prediction mismatch. Instead of an PMN effect, our results demonstrate the early onset of the auditory N400 effect associated with unpredictable words. Our failure to replicate further highlights the risk associated with commonly employed data-contingent analyses (e.g., analyses involving time windows or electrodes that were selected based on visual inspection) and small sample sizes in the cognitive neuroscience of 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 | 0,005 | 0,033 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».