Input and word learning: caregivers' sensitivity to lexical category distinctions
Notice bibliographique
Résumé
Twenty-four caregivers and their two- to four-year-old children took part in a storybook reading task in which caregivers taught children novel labels ('DAXY') for familiar objects. One group (N = 12) received labels modelled syntactically as proper names ('This is named DAXY'), and another group (N = 12) received the same labels for the same objects modelled syntactically as adjectives ('This is very DAXY'). Caregivers took strikingly different approaches to teaching words from the two lexical categories. In teaching proper names, but not adjectives, caregivers flagged cases in which one word was paired with two objects; two words were paired with one object; and one word was paired with an inanimate object. In teaching adjectives, but not proper names, caregivers discussed meaning and offered translations. Caregivers' distinctive strategies for teaching proper names and adjectives are congruent with recent findings about children's word meaning assumptions, and with analyses of the semantics of these lexical categories. The findings indicate that parental speech could provide a rich source of information to children in learning how different lexical categories are expressed in their native language.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».