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Enregistrement W1842016767 · doi:10.3758/s13428-015-0636-6

Ratings of age of acquisition of 299 words across 25 languages: Is there a cross-linguistic order of words?

2015· article· en· W1842016767 sur OpenAlexaff
Magdalena Łuniewska, Ewa Haman, Sharon Armon-Lotem, Bartłomiej Etenkowski, Frenette Southwood, Darinka Anđelković, Elma Blom, Tessel Boerma, Shula Chiat, Pascale Engel de Abreu, Natalia Gagarina, Anna Gavarró, Gisela Håkansson, Tina Hickey, Kristine M. Jensen de López, Theodoros Marinis, Maša Popović, Elin Thordardottir, Agnė Blažienė, Myriam Cantú Sánchez, Ineta Dabašinskienė, Pınar Ege, Inger-Anne Ehret, Nelly-Ann Fritsche, Daniela Gatt, Bibi Janssen, Maria Kambanaros, Svetlana Kapalková, Bjarke Sund Kronqvist, Sari Kunnari, Chiara Levorato, Olga Nenonen, Siobhán Nic Fhlannchadha, Ciara O’Toole, Kamila Polišenská, Barbara Pomiechowska, Natalia Ringblom, Tanja Rinker, Maja Roch, Maja Savić, Daniela Slančová, Ianthi Maria Tsimpli, Özlem Ünal–Logacev

Notice bibliographique

RevueBehavior Research Methods · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAge of AcquisitionLinguisticsNatural language processingComputer scienceWord orderPsychologyOrder (exchange)Artificial intelligenceCognitionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations94
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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