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Enregistrement W2117913548 · doi:10.1111/j.1467-9280.2008.02224.x

The Source of Enhanced Cognitive Control in Bilinguals

2008· article· en· W2117913548 sur OpenAlexafffund
Karen Emmorey, Gigi Luk, Jennie Pyers, Ellen Bialystok

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersSan Diego State UniversityCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San DiegoNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroscience of multilingualismPsychologyCognitionCognitive psychologyControl (management)Modality (human–computer interaction)Set (abstract data type)PerceptionMultilingualismLinguisticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bilinguals often outperform monolinguals on nonverbal tasks that require resolving conflict from competing alternatives. The regular need to select a target language is argued to enhance executive control. We investigated whether this enhancement stems from a general effect of bilingualism (the representation of two languages) or from a modality constraint that forces language selection. Bimodal bilinguals can, but do not always, sign and speak at the same time. Their two languages involve distinct motor and perceptual systems, leading to weaker demands on language control. We compared the performance of 15 monolinguals, 15 bimodal bilinguals, and 15 unimodal bilinguals on a set of flanker tasks. There were no group differences in accuracy, but unimodal bilinguals were faster than the other groups; bimodal bilinguals did not differ from monolinguals. These results trace the bilingual advantage in cognitive control to the unimodal bilingual's experience controlling two languages in the same modality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations293
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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