The impact of bilingual language learning on whole-word complexity and segmental accuracy among children aged 18 and 36 months
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the phonological acquisition of 19 monolingual English children and 21 English?French bilingual children at 18 and 36 months. It contributes to the understanding of age-related changes to phonological complexity and to differences due to bilingual language development. In addition, preliminary normative data is presented for English children and English?French bilingual children. Five measures were targeted to represent a range of indices of phonological development: the phonological mean length of utterance (pMLU) of the adult target, the pMLU produced by the child, the proportion of whole-word proximity (PWP), proportion of consonants correct (PCC), and proportion of whole words correct (PWC). The measures of children's productions showed improvements from 18 to 36 months; however, the rate of change varied across the measures, with PWP improving faster, then PCC, and finally PWC. The results indicated that bilingual children can keep pace with their monolingual peers at both 18 months and 36 months of age, at least in their dominant language. Based on these findings, discrepancies with monolingual phonological development that one might observe in a bilingual child's non-dominant language could be explained by reduced exposure to the language rather than a general slower acquisition of phonology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».