Imitation learning and co-presence learning influence the acquisition of word formation rules: A fNIRS hyperscanning study
Notice bibliographique
Résumé
Imitation learning and co-presence learning are common forms of social learning. However, the effects of these two types of learning on acquiring word formation rules have gone relatively underexplored, particularly in the context of adult social learning. The current study uses functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) hyperscanning techniques to record the cognitive neural mechanisms of acquiring word formation rules during imitation learning and co-presence learning among dyads of 120 healthy adults. The experiment was a 2 (word learning type: within-subjects, easy word formation rules vs. difficult word formation rules) × 2 (social learning type: between-subjects, imitation learning vs. co-presence learning) mixed design. We used FDR correction to control for false positive rates. Co-presence learning enhanced interbrain synchronization and representation similarity among co-learners in the left middle frontal gyrus. In contrast, imitation learning increased interbrain synchronization in the right superior frontal gyrus, with Granger causality analysis indicating a unidirectional flow of neural activity from the imitator to the demonstrator. These findings suggest that there are distinct neural mechanisms underlying imitation learning and co-presence learning.
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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 | 0,000 | 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 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 ».