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Enregistrement W4409890639 · doi:10.1080/02687038.2025.2495617

Processing sentence negation in spanish-speaking people with aphasia

2025· article· en· W4409890639 sur OpenAlex
María Elina Sánchez, Mira Goral, Gary Libben, Sam Alxatib, Virginia Jaichenco

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAphasiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSecretaría de Ciencia y Técnica, Universidad de Buenos AiresGraduate Center
Mots-clésAphasiaNegationPsychologySentenceLinguisticsWord (group theory)Cognitive psychologyNatural language processingComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background People with aphasia (PWA) experience difficulty producing and comprehending sentences, but relatively little is known about their processing of sentences with negation, a universal phenomenon in human language. Previous studies that have investigated the processing of sentence negation in aphasia have yielded mixed results. In some investigations, people with nonfluent aphasia did not have greater difficulty generating sentences with negation as compared to affirmative sentences. In contrast, other studies found lower accuracy in processing sentences with negation compared to sentences without negation.Aim The aim of this study was to advance our understanding of negation processing in PWA. The study asked whether Spanish-speaking people with nonfluent aphasia have difficulty comprehending and producing sentences with negation markers and whether that difficulty varies across sentence structures and tasks.Methods Ten native speakers of Spanish participated in the study: five people with nonfluent aphasia and a control group of five neurologically healthy people. A negation battery was designed that included four tasks: Sentence-Picture Matching Task, Anagram Task, Repetition Task, and Say-the-Opposite Task. The stimuli in the task conditions included sentences with different argument structures (subject-verb vs. subject-verb-object), tense (sentences with verbs in present simple vs. present progressive tense), and negative concord (never/always; something/anything).Results Analyses of performance accuracy demonstrated that, across all tasks, neurologically healthy people performed at ceiling. For the PWA, response accuracy varied across tasks, with higher performance on the Sentence-Picture Matching and the Anagram tasks and lower performance on the Repetition and Say-the-Opposite tasks. Further analysis of the Say-the-Opposite task demonstrated an interaction between argument structure and negation as well as an effect of negative concord. No reliable effect of tense was observed. Furthermore, the errors committed by the participants demonstrated difficulty with morphosyntactic aspects of the negation markers.Conclusions The results support the view that people with nonfluent aphasia have difficulty with negation but that difficulty varies across tasks and is modulated by morphosyntactic properties of the negation markers. The present study highlights the advantages of employing task batteries with varying sentence structures rather than single tasks in order to further our understanding of the processing of sentences with negation.

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 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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