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Enregistrement W4379797334 · doi:10.1017/s136672892300038x

An ERP study on novel word learning in an immersive virtual reality context

2023· article· en· W4379797334 sur OpenAlexaff
Lu Jiao, Mengrui Zhu, Zijie Xu, Guanzhu Zhou, John W. Schwieter, Cong Liu

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesInstitute of Psychology, Chinese Academy of SciencesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésContext (archaeology)Virtual realitySet (abstract data type)PsychologyComputer scienceTask (project management)Human–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this behavioral and electrophysiological study, we compare novel word learning, particularly lexical form acquisition, in an immersive virtual reality (VR) context with a picture-word (PW) association context. We also test whether inhibitory control and age of second language acquisition (L2 AoA) have modulating effects. Chinese speakers of L2 English learned two sets of German words, one set in each of the contexts. Behavioral performance from a subsequent recognition task indicated that responses to VR-learned words were faster than PW-leaned words. ERPs revealed that VR-learned words elicited more negative N100 and N200 waveforms than PW-learned words. Moreover, a significant relationship between L2 AoA and N200 amplitude was observed for VR-learned words. Taken together, the results suggest that the multi-sensory, interactive experience simulated by an immersive VR context has a positive effect on early lexical form acquisition of novel words.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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