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Enregistrement W1957346909 · doi:10.1002/dev.21167

Perceptual narrowing in the context of increased variation: Insights from bilingual infants

2013· review· en· W1957346909 sur OpenAlexaff
Krista Byers‐Heinlein, Christopher T. Fennell

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2013
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)PerceptionPsychologyContext (archaeology)Neuroscience of multilingualismCognitive psychologyFirst languageDevelopmental psychologyLanguage developmentContrast (vision)Speech perceptionLinguisticsBiologyComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human infants become native-language listeners through a process of perceptual narrowing. Monolingual infants are initially sensitive to a wide range of language-relevant contrasts. However, as they mature and gain native-language experience, their sensitivity to nonnative contrasts declines. Here, we consider the case of infants growing up bilingual as a window into how increased variation affects early perceptual development. These infants encounter different meaningful contrasts in each of their languages, and must also attend to contrasts that occur between their languages. Bilingual infants share many classic developmental patterns with monolinguals. However, they also show unique developmental patterns in the perception of native distinctions such as U-shaped trajectories and dose-response relationships, and show some enhanced sensitivity to nonnative distinctions. Analogous developmental patterns can be observed in individuals exposed to two nonlinguistic systems in domains such as music and face perception. Some preliminary evidence suggests that bilingual individuals might retain more sensitivity to nonnative contrasts, reaching a less narrow end state than monolinguals. Nevertheless, bilingual infants do become perceptually specialized native listeners to both of their languages, despite increased variation and differing patterns of perceptual development in comparison to monolinguals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations142
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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