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Enregistrement W4405444751 · doi:10.1075/ml.24019.ste

Tense and agreement processing in native Spanish speakers with aphasia

2024· article· en· W4405444751 sur OpenAlexaff
Camila Stecher, María Elina Sánchez, Julia Roberta Carden, Virginia Jaichenco

Notice bibliographique

RevueThe Mental Lexicon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of WindsorBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammaticalityInflectionLinguisticsSentenceAgreementSentence processingAphasiaPsychologyComprehensionVerbPast tenseMorphemeContrast (vision)Artificial intelligenceComputer scienceCognitive psychologyPhilosophyGrammar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several cross-linguistic studies have reported an impairment of verbal morphosyntax in People with Aphasia (PWA), highlighting a greater impact on tense morphology in contrast to agreement-inflectional morphology ( Benedet, Christiansen & Goodglass, 1998 ; Friedmann & Grodzinsky, 1997 , 2000 ; Gavarrò & Martínez-Ferreiro, 2007 ; Kok et al., 2007 ; Wenzlaff & Clahsen, 2004 ). The Diacritical Encoding and Retrieval Hypothesis (DERH, Faroqi-Shah & Thompson, 2007 ) postulates that this deficit is due to a specific difficulty projecting the semantic time information to the morphosyntax of verbs, related to processing limitations in PWA. This study aimed to assess the processing of the tense and agreement inflection in Spanish-speaking PWA. A group of 9 PWA completed four tasks designed to study verbal inflection production and comprehension in Spanish: Sentence Completion, Sentence Elicitation, Grammaticality Judgements and Sentence-Picture Matching. As expected, PWA showed a significatively greater impairment in tense inflection compared to agreement inflection. Furthermore, the analysis showed that this differential impairment manifested when PWA were asked to encode semantic time information and retrieve the corresponding verb morphology. These findings are consistent with the postulates of the DERH.

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)0,000
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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