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Enregistrement W2261162692 · doi:10.1017/s135561771500123x

Performance on the Boston Naming Test in Bilinguals

2015· article· en· W2261162692 sur OpenAlexafffund
Christine Sheppard, Shanna Kousaie, Laura Monetta, Vanessa Taler

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversity of OttawaUniversité LavalBruyère
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscience of multilingualismPsychologyBoston Naming TestTest (biology)MultilingualismLinguisticsDifferential item functioningTask (project management)First languageLanguage proficiencyDisadvantageSecond languageDevelopmental psychologyCognitionPsychometricsItem response theoryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We examined performance on the Boston Naming Test (BNT) in older and younger adults who were monolingual English or French speakers, or bilingual speakers of English and French (n=215). METHODS: Monolingual participants completed the task in their native language, and bilingual participants completed the task in English, French, and bilingual (either-language) administrations. RESULTS: Overall, younger and older monolingual French speakers performed worse than other groups; bilingual participants performed worst in the French administration and approximately two-thirds of bilingual participants performed better when responses were accepted in either language. Surprisingly, however, a subset of bilinguals performed worse when responses were accepted in either language as compared to their maximum score achieved in either English or French. This either-language disadvantage does not appear to be associated with the degree of balanced bilingualism, but instead appears to be related to overall naming abilities. Differential item analysis comparing language groups and the different administrations identified several items that displayed uniform and/or non-uniform differential item functioning (DIF). CONCLUSIONS: The BNT does not elicit equivalent performance in English and French, even when assessing naming performance in monolingual French speakers using the French version of the test. Scores were lower in French overall, and several items exhibited DIF. We recommend caution in interpreting performance on these items in bilingual speakers. Finally, not all bilinguals benefit from an either-language administration of the BNT.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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