Impact of ASL Exposure on Spoken Phonemic Discrimination in Adult CI Users: A Functional Near-Infrared Spectroscopy Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the impact of exposure to a signed language (American Sign Language, or ASL) at different ages on the neural systems that support spoken language phonemic discrimination in deaf individuals with cochlear implants (CIs). Deaf CI users (N = 18, age = 18–24 yrs) who were exposed to a signed language at different ages and hearing individuals (N = 18, age = 18–21 yrs) completed a phonemic discrimination task in a spoken native (English) and non-native (Hindi) language while undergoing functional near-infrared spectroscopy neuroimaging. Behaviorally, deaf CI users who received a CI early versus later in life showed better English phonemic discrimination, albeit phonemic discrimination was poor relative to hearing individuals. Importantly, the age of exposure to ASL was not related to phonemic discrimination. Neurally, early-life language exposure, irrespective of modality, was associated with greater neural activation of left-hemisphere language areas critically involved in phonological processing during the phonemic discrimination task in deaf CI users. In particular, early exposure to ASL was associated with increased activation in the left hemisphere’s classic language regions for native versus non-native language phonemic contrasts for deaf CI users who received a CI later in life. For deaf CI users who received a CI early in life, the age of exposure to ASL was not related to neural activation during phonemic discrimination. Together, the findings suggest that early signed language exposure does not negatively impact spoken language processing in deaf CI users, but may instead potentially offset the negative effects of language deprivation that deaf children without any signed language exposure experience prior to implantation. This empirical evidence aligns with and lends support to recent perspectives regarding the impact of ASL exposure in the context of CI usage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».