<div dir="ltr"><div>*Cognition and Language Workshop: Conference schedule*<br><br>**University of California, Santa Barbara, August 31-September 1 2013**<br><br>The schedule for the Cognition and Language Workshop (<span><span class="">CLaW</span></span>) is now available: <a href="http://www.linguistics.ucsb.edu/claw/schedule.html">http://www.linguistics.ucsb.edu/claw/schedule.html</a> <br>
<br>CLaW will feature 13 talks and 6 poster presentations, as well as a keynote address from Luca Onnis (Associate Professor at University of Hawaii at Manoa) on topics relevant to language and cognition from empirical
 data-driven perspectives. <span><span class="">CLaW</span></span>
 is organized by SCUL (Studying the Cognitive Underpinnings of 
Language), an interdisciplinary research group at the University of 
California, Santa Barbara. See below for the keynote address abstract. <br><br>If you would like to attend, please email <a href="mailto:claw.ucsb@gmail.com">claw.ucsb@gmail.com</a> to register! There is a $10 registration fee, payable on site. <br>
<br>---------------------------------------<br></div>Abstract for keynote address: <br><p>Language is a complex ability comprised of multiple component skills.
 A sizable body of research now suggests that language learning and 
processing could be subserved by statistical learning (SL) abilities — 
implicitly tracking distributional relations in sequences of events. 
Languages contain many probabilistic regularities (for example, a 
listener who hears "the" can predict that a noun will occur after it), 
so sensitivity to statistical structure in the input can play an 
important role in mastering language.</p>
                                                                
                                                                <p>The first generation of SL studies provided important proofs 
of concept' that infants and adults can track statistical relations in 
miniature artificial grammars, but the arguably simplified nature of 
these learning scenarios could only offer indirect evidence that the 
same processes underlie the discovery of a natural language. Recently, 
however, a series of new studies have established more robust links 
between SL abilities and language. In addition, this relationship can go
 both ways, as language experience can modify individual preferences for
 statistical learning, potentially affecting subsequent learning. I will
 provide an overview of how corpus analyses, behavioral, and brain 
imaging methods can be combined to further strengthen our understanding 
of the underpinnings of statistical language learning.</p><p>---------------------------------------<br></p><div><div dir="ltr"><div><div><div>******************************************************<br>Heather Simpson<br>
</div>Ph.D. Candidate, Department of Linguistics<br></div><span>Program</span> <span>Manager</span>, <span>Cognitive</span> <span>Science</span> <span>Program</span><br>
University of California, Santa Barbara<br></div><a href="mailto:hsimpson@umail.ucsb.edu" target="_blank">hsimpson@umail.ucsb.edu</a><br></div>
</div></div>