Chapter 8. Effects of cognitive control, lexical robustness, and frequency of codeswitching on language switching
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the effects of individual differences on the production of words when switching between a strong and significantly weaker language. Variables of interest included non-linguistic cognitive control, lexical robustness (i.e., the size and strength of the lexicon), and frequency of codeswitching in daily life. Seventy university students who were English (L1) speakers learning Spanish (L2) and French (L3) completed a language questionnaire and participated in: a Simon task; lexical robustness measures in all three languages; and a picture-naming task involving cued language switching between the L1 and L2. The results suggested that cognitive control and L2 lexical robustness had modulating effects on language switching, but only in limited cases. L3 lexical robustness did not affect L1-L2 language switching, however, both L1 and L2 lexical robustness had differential influences, with smaller differences between L1 and L2 switch costs being related to higher levels of L2. Counterintuitively, participants who reported more frequently codeswitching in daily life showed larger switch costs in both L1 and L2. We discuss the implications for these findings and emphasize the importance of examining a more comprehensive spectrum of variables that explain how multilingual experiences shape the networks that support cognition and language regulatory processes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,019 | 0,002 |
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 ».