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Enregistrement W2011672634 · doi:10.1017/s0305000906007690

Bilingual children’s repairs of breakdowns in communication

2007· article· en· W2011672634 sur OpenAlexaff
Liane Comeau, Fred Genesee, Morton J. Mendelson

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Language · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLinguisticsNeuroscience of multilingualismLanguage developmentLanguage acquisitionCommunicationDevelopmental psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined two- (n = 10) and three-year-old (n = 16) French-English bilingual children's repairs of breakdowns in communication that occurred when they did not use the same language as their interlocutor (Language breakdowns) and for other reasons (e.g. inaudible utterance). The children played with an experimenter who used only one language (English or French) during the play session. Each time a child used the other language, the experimenter made up to five requests for clarification, from non-specific (What?) to specific (Can you say that in French/English?). The experimenter also made requests for clarification when breakdowns occurred for other reasons, e.g. the child spoke too softly, produced an ambiguous utterance, etc. Both the two- and three-year-olds were capable of repairing Language breakdowns by switching languages to match that of their experimenter and they avoided this repair strategy when attempting to repair Other breakdowns. Moreover, they switched languages in response to non-specific requests. The results indicate that even two-and-a-half-year-old bilingual children are capable of identifying their language choice as a cause of communication breakdowns and that they can differentiate Language from Other kinds of communication breakdowns.

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)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations126
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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