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Enregistrement W2164709675 · doi:10.1017/s0267190501000101

Metalinguistic aspects of bilingual processing

2001· article· en· W2164709675 sur OpenAlexaff
Ellen Bialystok

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Applied Linguistics · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetalinguistic awarenessMetalinguisticsPsychologyTask (project management)Control (management)LinguisticsCognitionCognitive psychologyNeuroscience of multilingualismComputer scienceArtificial intelligenceTeaching methodMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines differences in metalinguistic development between monolingual and bilingual children in terms of three subcategories: word awareness, syntactic awareness, and phonological awareness. In each case, some studies have reported advantages for bilingual children, but equally, other studies have found either no difference between the groups, or, in some cases, monolingual advantages. In the discussion of each of these areas, the kinds of tasks for which bilingual and monolingual children perform differently are identified. In none of these three subcategories of metalinguistic awareness do bilingual children exhibit a uniform and consistent advantage over monolinguals. An alternate conception of metalinguistic ability is proposed in which two cognitive processes, analysis and control, are directly responsible for task performance. These processes are involved in all metalinguistic tasks but to different degrees. Re-examining the results in this way reveals that bilingual advantages occur reliably on tasks that make high demands on control but are not evident in tasks that make high demands on analysis. The implications of this pattern for metalinguistic ability are considered.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations246
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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