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Enregistrement W2398164711 · doi:10.1002/icd.1985

Do Questions Get Infants Talking? Infant Vocal Responses to Questions and Declaratives in Maternal Speech

2016· article· en· W2398164711 sur OpenAlexafffund
Melissa Reimchen, Mélanie Söderström

Notice bibliographique

RevueInfant and Child Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésPsychologyUtteranceSentenceDevelopmental psychologySession (web analytics)Language developmentConversationMean length of utteranceLinguisticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal questions play a crucial role in early language acquisition by virtue of their special grammatical, prosodic and lexical forms, and their abundance in the input. Infants are able to discriminate questions from other sentence types and produce rising intonations in their own requests. This study examined whether caregiver questions were related to the quantity of infant vocalizations. Thirty‐six infants aged 10 and 14 months participated in a laboratory play session with their mothers. In separate blocks, mothers were instructed to ask questions and to refrain from asking questions. Both block‐level and utterance‐level analyses found no evidence that maternal questions affected the amount of infant‐response vocalizations. Mothers of 14‐month‐olds (but not 10‐month‐olds) tended to repeat questions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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