Multisensory Integration of Native and Nonnative Speech in Bilingual and Monolingual Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Face-to-face speech communication is an audiovisual process during which the interlocuters use both the auditory speech signals as well as visual, oral articulations to understand the other. These sensory inputs are merged into a single, unified process known as multisensory integration. Audiovisual speech integration is known to be influenced by many factors, including listener experience. In this study, we investigated the roles of bilingualism and language experience on integration. We used a McGurk paradigm in which participants were presented with incongruent auditory and visual speech. This included an auditory utterance of 'ba' paired with visual articulations of 'ga' that often induce the perception of 'da' or 'tha', a fusion effect that is strong evidence of integration, as well as an auditory utterance of 'ga' paired with visual articulations of 'ba' that often induce the perception of 'bga', a combination effect that is weaker evidence of integration. We compared fusion and combination effects on three groups ( N = 20 each), English monolinguals, Spanish-English bilinguals, and Arabic-English bilinguals, with stimuli presented in all three languages. Monolinguals exhibited significantly stronger multisensory integration than bilinguals in fusion effects, regardless of the stimulus language. Bilinguals exhibited a nonsignificant trend by which greater experience led to increased integration as measured by fusion. These results held regardless of whether McGurk presentations were presented as stand-alone syllables or in the context of real 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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle