Second label learning in bilingual and monolingual infants
Notice bibliographique
Résumé
Mutual exclusivity is the assumption that each object has only one category label. Prior research suggests that bilingual infants, unlike monolingual infants, fail to adhere to this assumption to guide word learning. Yet previous work has not addressed whether bilingual infants systematically interpret a novel word for a familiar object (i.e. an object with a known category label) as a second category label. We addressed this question by exploring bilingual and monolingual infants' use of mutual exclusivity in a task in which they heard a novel label for a familiar object with a salient color (e.g. an aqua-colored dog). They were subsequently tested with two trials that probed whether they interpreted the word as a second category label for the object (e.g. another word meaning dog) or as a label for one of the object's salient properties, namely its color (e.g. a word meaning aqua). Bilingual infants failed to adhere to mutual exclusivity and interpreted the novel word systematically as a second object category label for the familiar object. In contrast, consistent with their use of mutual exclusivity, monolingual infants rejected the novel word as a second category label, and instead showed some evidence of interpreting it as a property (color) term for the familiar object. The findings suggest that both bilingual and monolingual infants are systematic in their interpretation of a novel label for a familiar object, but that they show different interpretations of that label. We thus argue that theoretical accounts of early word learning must consider the crucial role of linguistic experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».