MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060249348 · doi:10.3390/bs3010120

Narrowing Perceptual Sensitivity to the Native Language in Infancy: Exogenous Influences on Developmental Timing

2013· article· en· W2060249348 sur OpenAlexaff
Mayada Elsabbagh, Annette Hohenberger, Ruth Campos, Jo Van Herwegen, Josette Serres, Scania de Schonen, Gisa Aschersleben, Annette Karmiloff‐Smith

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionSensitivity (control systems)PsychologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The infancy literature situates the perceptual narrowing of speech sounds at around 10 months of age, but little is known about the mechanisms that influence individual differences in this developmental milestone. We hypothesized that such differences might in part be explained by characteristics of mother-child interaction. Infant sensitivity to syllables from their native tongue was compared longitudinally to sensitivity to non-native phonemes, at 6 months and again at 10 months. We replicated previous findings that at the group level, both 6- and 10- month-olds were able to discriminate contrasts in their native language, but only 6-month-olds succeeded in discriminating contrasts in the non-native language. However, when discrimination was assessed for separate groups on the basis of mother-child interaction-a 'high contingency group' and a 'moderate contingency' group-the vast majority of infants in both groups showed the expected developmental pattern by 10 months, but only infants in the 'high contingency' group showed early specialization for their native phonemes by failing to discriminate non-native contrasts at 6-months. The findings suggest that the quality of mother-child interaction is one of the exogenous factors influencing the timing of infant specialization for speech processing.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral SciencesMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207