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脑电图的基本成分特征:解开真实成分和预期过程。

EEG signatures of elementary composition: Disentangling genuine composition and expectancy processes.

机构信息

Center for Basic Research in Psychology, Facultad de Psicología, Universidad de la República, Tristán Narvaja 1674, Montevideo 11200, Uruguay; Laboratorio de Neurociencias, Facultad de Ciencias, Universidad de la República, Iguá 4225, Montevideo 11400, Uruguay.

Center for Basic Research in Psychology, Facultad de Psicología, Universidad de la República, Tristán Narvaja 1674, Montevideo 11200, Uruguay; Instituto de Fundamentos y Métodos, Facultad de Psicología, Universidad de la República, Tristán Narvaja 1674, Montevideo 11200, Uruguay.

出版信息

Brain Lang. 2020 Oct;209:104837. doi: 10.1016/j.bandl.2020.104837. Epub 2020 Aug 4.

DOI:10.1016/j.bandl.2020.104837
PMID:32763628
Abstract

We adapted Bemis & Pylkkänen's (2011) paradigm to study elementary composition in Spanish using electroencephalography, to determine if EEG is sensitive enough to detect a composition-related activity and analyze whether the expectancy of participants to compose contributes to this signal. We found relevant activity at the expected channels and times, and a putative composition-related activity before the second word onset. Using threshold-free cluster permutation analysis and linear models we show a task-progression effect for the composition task that is not present for the list task. In a second experiment we evaluate two-word composition incorporating all conditions in a single task. In this case, we failed to find any significant composition-related activity suggesting that the activity measured with EEG may be in part carried by expectancy processes arising from the block design of the experiment, which can be prevented by using a non-blocked design and data-driven techniques to analyze the data.

摘要

我们采用了 Bemis 和 Pylkkänen(2011)的范式,使用脑电图研究西班牙语中的基本构成,以确定脑电图是否足够敏感以检测到与构成相关的活动,并分析参与者构成的预期是否有助于这种信号。我们在预期的通道和时间发现了相关的活动,并且在第二个词出现之前出现了一个假定的与构成相关的活动。使用无阈值聚类置换分析和线性模型,我们展示了构成任务的任务进展效应,而列表任务则没有这种效应。在第二个实验中,我们评估了包含单个任务中所有条件的两个词构成。在这种情况下,我们没有发现任何与构成相关的显著活动,这表明脑电图测量的活动可能部分是由实验的块设计引起的预期过程所产生的,通过使用非块设计和数据驱动技术来分析数据可以防止这种情况。

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引用本文的文献

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