Bilingual beginnings as a lens for theory development.
Notice bibliographique
Résumé
Phonetic categories become language specific across the first months of life. However, at the onset of word learning there are tasks in which infants fail to utilize native language phonetic categories to drive word learning. In 2005, we advanced a framework to account for why infants can detect and use phonetic detail in some tasks but not in others (Werker and Curtin, 2005; see also Curtin and Werker, 2007). In this framework, PRIMIR (processing rich information from multidimensional, interactive representation), we argue that by their first birthday, infants have established language-specific phonetic category representations, but also encode and represent both subphonetic and indexical details of speech. Initial biases, developmental level, and task demands influence the level of detail infants use in any particular experimental situation. On some occasions phonetic categories are accessed, but in other tasks they are not given priority. Recently, we have begun studying infants who are exposed to two native languages from birth (Werker and Byers-Heinlein, 2008). In the current paper, we will review recent work on speech perception and word learning in bilingual-learning infants. This will be followed by a discussion of how this research has lead to advances in, and changes to, PRIMIR.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».