Spatial Language as an Embodied Memory Tool: a Comparison of Speech and Sign Language Linguistic Processing
Notice bibliographique
Résumé
Embodied cognition is a rapidly developing and topical subject in the field of cognitive science. Sign language possesses the unique visuospatial nature of utilizing gestures to communicate. Recent advancements in technology have enabled comparisons between information processing in spoken verbal languages and in visual sign languages. Deaf sign language users deprived of auditory stimulation exhibit neural plasticity, as visual information is treated as auditory information due to its universal linguistic structure. The modal differences between the languages and the brain’s ability to make adjustments in neural connections has implications for short-term memory. The visual nature of sign language also impacts long-term memory. Sign language’s use of bodily movement relative to the environment as a means of communication makes it a form of embodied cognition. The various impacts of sign language on memory explore significant topics in the enhancing capabilities of embodied cognition. While a critique of embodied cognition as a theory utilizes lexical representations as support for its argument, sign language can be used as evidence to the contrary, supporting that visuospatial lexical representations are in fact embodied. Sign language’s embodied nature and its positive impacts on cognition are an important subject area for advancing research in cognitive science.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».