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Enregistrement W4404884600 · doi:10.1111/psyp.14736

The dynamic influence of language‐switching contexts on domain‐general cognitive control: An <scp>EEG</scp> study

2024· article· en· W4404884600 sur OpenAlexaff
Dongxue Liu, Yujie Meng, Linyan Liu, Shuang Liu, John W. Schwieter, Baoguo Chen

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcMaster UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsychologyTask switchingCognitionContext (archaeology)Task (project management)Cognitive psychologyControl (management)ConversationCommunicationNeuroscienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In everyday conversation, bilingual individuals switch between their languages not only in reaction to monolinguals with different language profiles but also voluntarily and naturally. However, whether and how various switching contexts dynamically modulate domain-general cognitive control is still unclear. Using a cross-task paradigm in which a flanker task was interleaved with a language-switching task trial-by-trial, the present study examined the performance of unbalanced Chinese-English bilinguals on a flanker task in forced, voluntary, and natural switching contexts. The cross-domain interaction on the P3 component revealed an atypical flanker effect in forced switching contexts only, and the P3 amplitude of incongruent trials in forced switching contexts was smaller than in both natural and voluntary switching contexts. Furthermore, robust brain-brain and brain-behavior relationships between language control and domain-general control emerged in the forced switching context only. Altogether, our findings support the dynamic adaptation of language control to cognitive control and highlight the importance of different types of switching contexts.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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