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The nature of representations in agreement processing and the neurocognitive processing that underlies it
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La nature des représentations et des processus neurocognitifs impliqués dans le traitement de l’accord grammatical
Cette thèse a pour objectif d'apporter une meilleure compréhension du traitement de l’accord sujet-verbe en langage parlé. L'accord entre un sujet et un verbe contient des informations sur les rôles thématiques qui permettent à l'auditeur de savoir qui est la personne qui fait l'action et le nombre de personnes impliquées dans cette action. Par conséquent, pour comprendre le sens d'une phrase, il est essentiel de reconnaître les mots qui partagent des relations sujet-verbe. À ce jour, en enregistrant l'activité cérébrale avec la technique de l’électroencéphalographie (EEG), il a été montré que les traits abstraits (nombre, personne et genre) sont utilisés lors du traitement de l'accord en lecture par l’introduction de violations morphosyntaxiques et les traits abstraits impliqués. Malgré cela, nous savons peu de choses sur la nature des représentations et des processus impliqués dans le traitement de l’accord. En utilisant des mesures cérébrales, cette thèse étudie la nature des représentations opérant dans le traitement de l'accord sujet-verbe en examinant deux niveaux de représentations possibles (abstrait et associatif) et leur flexibilité d'accès ainsi que le rôle de la prédiction dans l’accord sujet-verbe. Dans ce but, nous examinerons l’accord sujet-verbe en langage parlé dans la langue française.Pour atteindre ces trois objectifs, nous avons mené trois études dans lesquelles nous avons manipulé à la fois la nature des violations d'accord en terme de traits abstraits (violation simple du trait de la personne, violation simple du trait du nombre, et double violation avec les traits de la personne et du nombre) et des représentations associatives en opposant des pronoms qui avaient soit une fréquence de cooccurrence élevée avec une flexion verbale en langue française (fréquence associative élevée) soit une fréquence de cooccurrence faible (fréquence associative faible). Nos résultats après l’écoute du verbe ont confirmé l'accès à des traits abstraits en langue parlée. De plus, il a été montré un accès aux représentations associatives dès l’écoute d’un pronom, ce qui amenait le système cognitif à prédire activement la flexion verbale fortement associée avec le pronom, tel que le traitement du verbe à bas niveau était affecté dès le traitement du phonème initial. Pour le second objectif, nous avons en plus manipulé les demandes de tâche dans deux expériences EEG avec les tâches de décision lexicale et de catégorisation grammaticale. Nos résultats après l’écoute du verbe ont montré qu'il y a une certaine flexibilité dans l'accès aux représentations abstraites, de sorte que leur accès était renforcé en tâche de décision lexicale. Au contraire, la sensibilité aux représentations associatives entre le sujet pronominal et la flexion verbale était observée indépendamment de la tâche expérimentale employée. En ce qui concerne le troisième objectif, nous avons mené une étude en magnétoencéphalographie (MEG) avec les mêmes stimuli que dans nos précédentes expériences. Conformément à nos résultats en EEG, les données MEG suite à l’écoute du verbe ont montré une influence de la fréquence associative lors du traitement initial du verbe à un niveau phonologique au sein du cortex auditif primaire. Cela suggère que des représentations de haut niveau, telles que des représentations associatives, sont utilisées pour préactiver des flexions verbales, immédiatement après la reconnaissance du pronom, affectant le traitement de bas niveau de nouvelles informations. Cette prédiction en accord sujet-verbe était également associée à l'activation du cortex frontal inférieur et de l'aire motrice. Dans l'ensemble, cette thèse apporte une contribution importante à la compréhension de l'accord sujet-verbe en montrant un accès flexible à différents niveaux de représentations et le rôle de la prédiction à partir de régularités statistiques.
Title: The nature of representations in agreement processing and the neurocognitive processing that underlies it
Description:
La nature des représentations et des processus neurocognitifs impliqués dans le traitement de l’accord grammatical
Cette thèse a pour objectif d'apporter une meilleure compréhension du traitement de l’accord sujet-verbe en langage parlé.
L'accord entre un sujet et un verbe contient des informations sur les rôles thématiques qui permettent à l'auditeur de savoir qui est la personne qui fait l'action et le nombre de personnes impliquées dans cette action.
Par conséquent, pour comprendre le sens d'une phrase, il est essentiel de reconnaître les mots qui partagent des relations sujet-verbe.
À ce jour, en enregistrant l'activité cérébrale avec la technique de l’électroencéphalographie (EEG), il a été montré que les traits abstraits (nombre, personne et genre) sont utilisés lors du traitement de l'accord en lecture par l’introduction de violations morphosyntaxiques et les traits abstraits impliqués.
Malgré cela, nous savons peu de choses sur la nature des représentations et des processus impliqués dans le traitement de l’accord.
En utilisant des mesures cérébrales, cette thèse étudie la nature des représentations opérant dans le traitement de l'accord sujet-verbe en examinant deux niveaux de représentations possibles (abstrait et associatif) et leur flexibilité d'accès ainsi que le rôle de la prédiction dans l’accord sujet-verbe.
Dans ce but, nous examinerons l’accord sujet-verbe en langage parlé dans la langue française.
Pour atteindre ces trois objectifs, nous avons mené trois études dans lesquelles nous avons manipulé à la fois la nature des violations d'accord en terme de traits abstraits (violation simple du trait de la personne, violation simple du trait du nombre, et double violation avec les traits de la personne et du nombre) et des représentations associatives en opposant des pronoms qui avaient soit une fréquence de cooccurrence élevée avec une flexion verbale en langue française (fréquence associative élevée) soit une fréquence de cooccurrence faible (fréquence associative faible).
Nos résultats après l’écoute du verbe ont confirmé l'accès à des traits abstraits en langue parlée.
De plus, il a été montré un accès aux représentations associatives dès l’écoute d’un pronom, ce qui amenait le système cognitif à prédire activement la flexion verbale fortement associée avec le pronom, tel que le traitement du verbe à bas niveau était affecté dès le traitement du phonème initial.
Pour le second objectif, nous avons en plus manipulé les demandes de tâche dans deux expériences EEG avec les tâches de décision lexicale et de catégorisation grammaticale.
Nos résultats après l’écoute du verbe ont montré qu'il y a une certaine flexibilité dans l'accès aux représentations abstraites, de sorte que leur accès était renforcé en tâche de décision lexicale.
Au contraire, la sensibilité aux représentations associatives entre le sujet pronominal et la flexion verbale était observée indépendamment de la tâche expérimentale employée.
En ce qui concerne le troisième objectif, nous avons mené une étude en magnétoencéphalographie (MEG) avec les mêmes stimuli que dans nos précédentes expériences.
Conformément à nos résultats en EEG, les données MEG suite à l’écoute du verbe ont montré une influence de la fréquence associative lors du traitement initial du verbe à un niveau phonologique au sein du cortex auditif primaire.
Cela suggère que des représentations de haut niveau, telles que des représentations associatives, sont utilisées pour préactiver des flexions verbales, immédiatement après la reconnaissance du pronom, affectant le traitement de bas niveau de nouvelles informations.
Cette prédiction en accord sujet-verbe était également associée à l'activation du cortex frontal inférieur et de l'aire motrice.
Dans l'ensemble, cette thèse apporte une contribution importante à la compréhension de l'accord sujet-verbe en montrant un accès flexible à différents niveaux de représentations et le rôle de la prédiction à partir de régularités statistiques.
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