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Enregistrement W4416426744 · doi:10.1016/j.dcn.2025.101645

Language exposure predicts infants’ neural processing of others’ actions based on language group

2025· article· en· W4416426744 sur OpenAlexaff
Yiyi Wang, Marc Colomer, Hyesung G. Hwang, Enda Tan, Nathan A. Fox, Amanda L. Woodward

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cognitive Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNeural correlates of consciousnessAction (physics)ElectroencephalographyNeural activityFirst languageForeign language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What language a person speaks has been shown to divide even infants' worlds. However, open questions remain about what neural processes are involved in the differentiation of native and foreign speakers in the infant's brain. This study used electroencephalography (EEG) to examine the neural responses related to top-down attention (frontal theta synchronization), action processing (mu desynchronization), and approach-avoidance (frontal alpha asymmetry) of 8- to 12-month-old infants as they observed a native (English) speaker and a foreign (French) speaker perform a goal-directed action (i.e., grasping objects). We further examined whether infants' language exposure modulated these neural responses. We found that monolingual infants exhibited stronger mu desynchronization when observing a native (versus foreign) speaker perform goal-directed actions. In contrast, non-monolingual (i.e., hearing more than one language) infants did not show a difference in mu desynchronization between native and foreign speakers. No language group and exposure effects were found for frontal theta and frontal alpha symmetry. These results suggest that infants' emerging differentiation of native and foreign speakers is also manifested in their neural processing of goal-directed actions and that this neural action processing is shaped by early exposure to different languages.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,494

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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