Effect of self-referant primes about language and memory on measures of working memory in individuals with and without second languages
Notice bibliographique
Résumé
In our multicultural North American society people whose primary language is not English may either benefit if they can fluently speak both English and another language, or they may suffer if they cannot fluently speak English. This may be partly because of stereotypes about people who can (2LS) or can’t speak a second language (W2L) which may lead to stereotype threat and arousal. Specifically, it was hypothesized that whether a prime was self-relevant would interact with the type of prime given to an individual to induce stereotype threat or arousal. To test this we subjected 2LS and W2L speakers to negative, neutral and positive primes about having a second language and then measured working memory (WM). We predicted that positive self-referent primes would enhance, whereas negative primes would disrupt WM independent of language status, and that neutral primes would not differ among language groups. Confirming this hypothesis a significant crossover interaction between prime manipulations and condition was demonstrated with no main effect of language group. These results suggest that while WM capacity does not differ between language groups when these same groups are given self-referent positive and negative primes these can induce stereotype threat and arousal which may have effects on WM through modifying physiological and psychological processes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».