Sign language experience has little effect on face and biomotion perception in bimodal bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
Sensory and language experience can affect brain organization and domain-general abilities. For example, D/deaf individuals show superior visual perception compared to hearing controls in several domains, including the perception of faces and peripheral motion. While these enhancements may result from sensory loss and subsequent neural plasticity, they may also reflect experience using a visual-manual language, like American Sign Language (ASL), where signers must process moving hand signs and facial cues simultaneously. In an effort to disentangle these concurrent sensory experiences, we examined how learning sign language influences visual abilities by comparing bimodal bilinguals (i.e., sign language users with typical hearing) and hearing non-signers. Bimodal bilinguals and hearing non-signers completed online psychophysical measures of face matching and biological motion discrimination. No significant group differences were observed across these two tasks, suggesting that sign language experience is insufficient to induce perceptual advantages in typical-hearing adults. However, ASL proficiency (but not years of experience or age of acquisition) was found to predict performance on the motion perception task among bimodal bilinguals. Overall, the results presented here highlight a need for more nuanced study of how linguistic environments, sensory experience, and cognitive functions impact broad perceptual processes and underlying neural correlates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».