Number agreement processing in adolescents with and without developmental language disorder (DLD): evidence from event-related brain potentials
Notice bibliographique
Résumé
In morphologically richer languages, including French, one must learn the specific properties of number agreement in order to understand the language, and this learning process continues into adolescence. This study examined similarities and differences between French-speaking adolescents with and without developmental language disorder (DLD) when processing number agreement, and investigated how morpho-syntactic regularity affected language processing. Using event-related potentials (ERP) and only grammatical sentences with audio-visual mismatches, we studied ERP correlates to three types of number agreement: (1) regular determiner agreement in noun phrases, (2) regular subject-verb plural liaison, and (3) irregular subject-verb agreement. We also included a lexico-semantic mismatch condition to investigate lexico-semantic processing in our participants. 17 adolescents with DLD (M = 14.1 years) and 20 (pre)teens with typical language (TL, M = 12.2 years) participated in the study. Our results suggest three patterns. First, French-speaking teenagers without DLD are still consolidating their neurocognitive processing of morpho-syntactic number agreement and generally display ERP profiles typical of lower language proficiency than adult native speakers. Second, differences in morphosyntactic processing between teenagers with and without DLD seem to be limited to rule-based (regular) number agreement. Third, there is little evidence for corresponding differences in lexico-semantic processing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».