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Enregistrement W2497925270 · doi:10.21083/surg.v8i2.3156

Effect of self-referant primes about language and memory on measures of working memory in individuals with and without second languages

2016· article· en· W2497925270 sur OpenAlexaffvenue
Paul R. Marshall

Notice bibliographique

RevueSURG Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferentPsychologyArousalSocial psychologyStereotype (UML)Cognitive psychologyPrime (order theory)LinguisticsDevelopmental psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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