Scalar inference is supported by Theory of Mind networks in adults and children
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
Scalar implicatures, a type of pragmatic inference that relies on the evaluation of alternatives on a logical scale, have been extensively studied in the developmental literature, yet their developmental timeline remains hazy. Furthermore, debates continue over the contributions that potential supporting factors, such as Theory of Mind, executive functions, and language, make to the scalar implicature derivation process in adulthood and during development. We present a novel approach to address these issues: we tested 4- and 5-year-old children (majority white with college-educated mothers and slightly higher than average SES) and adults (undergraduate students) on scalar implicature and theory of mind tasks using spatial neuroimaging techniques (fNIRS). We find evidence that neural networks associated with Theory of Mind, executive functions, and language were active during scalar inference in adults and some preschool-aged children. Moreover, we find that children who pass the scalar inference task show activation of neural networks associated with Theory of Mind and language processing (specifically including the dmPFC and LIFG) during scalar inference and right temporoparietal junction activity during a Theory of Mind task, while children who do not pass the task do not show activation of these regions. This study provides the first exploration into neural correlates of scalar inference in 4- and 5-year-olds using spatial neuroimaging techniques.
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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 découle