Language Exposure in Bilingual Toddlers: Performance on Nonword Repetition and Lexical Tasks
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The amount of language exposure is correlated with bilingual lexical development, but findings are mixed on how exposure relates to nonword repetition (NWR), a complex skill involving both short-term processing and long-term vocabulary knowledge. We extend previous work to a younger age group by investigating the role of exposure on NWR versus vocabulary, along with the effect of item construction and scoring. METHOD: Sixty typically developing children (ages 2;5-3;6[years;months]) were assessed for NWR and receptive and expressive vocabulary. Participants ranged in amount of previous exposure to English and French from 0% to 100% and were tested in both languages if able to participate, even with very limited exposure (28 completed testing in both languages, 11 completed testing in English only, 21 completed testing in French only). RESULTS: Correlational analyses showed moderate to strong associations between the amount of exposure and vocabulary in that language, whereas the relationship of exposure with NWR was weak or nonsignificant, depending on scoring method. NWR correlated with vocabulary in English only. Performance on NWR was affected by nonword length but unaffected by wordlikeness. CONCLUSIONS: NWR and vocabulary were differently related to language exposure. The underlying mechanisms of NWR at this age appeared mainly reliant on short-term processes, in contrast to long-term vocabulary knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».