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Enregistrement W2026858607 · doi:10.1121/1.4756955

Comparing behavioral discrimination and learning abilities in monolinguals, bilinguals and multilinguals

2012· article· en· W2026858607 sur OpenAlexaff
Marie‐Claude Tremblay, Laura Sabourin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContrast (vision)MultilingualismPsychologyTest (biology)PerceptionInterdental consonantCognitive psychologySecond languageNeuroscience of multilingualismLinguisticsAudiologyComputer scienceArtificial intelligenceMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the experiment was to determine whether language learning experience contributes to the development of enhanced speech perception abilities. Monolinguals, bilinguals and multilinguals were compared in their ability to discriminate a non-native contrast behaviorally using an AX task. The experiment was based on a "pre-test-training-post-test" design and performance was tested before and after receiving training on the voiceless aspirated dental/retroflex stop contrast. At post-test, participants were also tested on their ability to transfer training to a similar contrast (i.e., voiceless unaspirated dental/retroflex stop contrast). While no group differences were found at pre-test, analyses of the trained-on contrast at post-test revealed that multilinguals were more accurate than monolinguals and that both the multilingual and bilingual groups were more accurate than a control group that received no training. The results of the experiment not only suggest that multilinguals and bilinguals have enhanced speech perception abilities compared to monolinguals, but they also indicate that bi-/multilingualism helps develop superior learning abilities. This provides support for the idea that learning more than one language has positive effects on the cognitive development of an individual (e.g., Bialystok et al., 2004).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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