MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2108664146 · doi:10.1177/0022022111420144

Language and Culture Effects on Gender Classification of Objects

2011· article· en· W2108664146 sur OpenAlexaff
Elena Nicoladis, Cassandra Foursha-Stevenson

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCategorization, perception, and language
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)PsychologyDevelopmental psychologyTest (biology)Neuroscience of multilingualismGrammatical genderGender biasLinguisticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present studies test whether French grammatical gender affects bilingual children’s classification of objects as boys or girls in English, in children aged 3 to 5 years (Study 1) and aged 8 to 10 years (Study 2), compared to monolingual children to control for possible cultural biases. In both studies, children tended to classify more objects as boys than as girls. In Study 1, the bilingual children showed a reduced boy bias relative to monolinguals. Only the older children showed a by-object effect of French gender. The bilinguals’ and monolinguals’ classifications were highly correlated. In Study 3, English-speaking adults classified object names as boys or girls. The adults’ classifications were highly correlated with the children’s. The authors argue that the classification of objects by gender is affected by cultural biases as well as knowledge of French. The effect of French knowledge is modified by age.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cross-Cultural PsychologyMême sujetCategorization, perception, and languageTravaux en français237 207