eLife Assessment: Statistical learning beyond words in human neonates
Notice bibliographique
Résumé
Interest in statistical learning in developmental studies stems from the observation that 8-month-olds were able to extract words from a monotone speech stream solely using the transition probabilities (TP) between syllables (). A simple mechanism was thus part of the human infant’s toolbox for discovering regularities in language. Since this seminal study, observations on statistical learning capabilities have multiplied across domains and species, challenging the hypothesis of a dedicated mechanism for language acquisition. Here, we leverage the two dimensions conveyed by speech –speaker identity and phonemes– to examine (1) whether neonates can compute TPs on one dimension despite irrelevant variation on the other and (2) whether the linguistic dimension enjoys an advantage over the voice dimension. In two experiments, we exposed neonates to artificial speech streams constructed by concatenating syllables while recording EEG. The sequence had a statistical structure based either on the phonetic content, while the voices varied randomly (Experiment 1) or on voices with random phonetic content (Experiment 2). After familiarisation, neonates heard isolated duplets adhering, or not, to the structure they were familiarised with. In both experiments, we observed neural entrainment at the frequency of the regularity and distinct Event-Related Potentials (ERP) to correct and incorrect duplets, highlighting the universality of statistical learning mechanisms and suggesting it operates on virtually any dimension the input is factorised. However, only linguistic duplets elicited a specific ERP component, potentially an N400 precursor, suggesting a lexical stage triggered by phonetic regularities already at birth. These results show that, from birth, multiple input regularities can be processed in parallel and feed different higher-order networks.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».