Evaluating the feasibility of using heart rate to measure auditory attention allocation during spoken language processing
Notice bibliographique
Résumé
A deceleration in heart rate (HR), along with a lengthening of the time between heartbeats, has been associated with attentional engagement. Here, we investigated the feasibility of using changes in HR to estimate attentional engagement during spoken language processing. Prior neuroimaging studies suggest that speech processing of an unknown language is more cognitively demanding; we thus designed an experiment to test this finding through HR. In an active listening task, we measured cardiac responses in 66 native English speakers (34 monolingual, 32 simultaneous bilingual), who listened to spoken passages in two conditions: one in a familiar language and the other unfamiliar. Results demonstrated significant condition effects on participants' BPM (beats per minute) and IBI (interbeat interval). Listening to an unfamiliar language induced significantly lower BPM and a trend of longer IBI, particularly during the first five out of nine trials. Our finding aligns with previous neuroimaging evidence that processing an unfamiliar language demands more attention than a familiar one. Our analysis also revealed that the effects were independent of participants' bilingual experience or language and cognitive abilities. Overall, our results indicate that HR measurement has a potential in psycholinguistic and cognitive research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».