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Enregistrement W2507058359 · doi:10.1075/bpa.2.16gru

Chapter 15. Cognitive mechanisms underlying performance differences between monolinguals and bilinguals

2016· book-chapter· en· W2507058359 sur OpenAlex
John G. Grundy, Kalinka Timmer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBilingual processing and acquisition · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryCognitionCognitive psychologyExecutive functionsPsychologyMechanism (biology)Control (management)Working memorySelection (genetic algorithm)Context (archaeology)Function (biology)Computer scienceNeuroscienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lifelong experience with multiple languages is believed to produce a number of executive function advantages including enhanced top-down control, improved attention, and greater working memory capacity. This bilingual advantage is generally believed to be the result of having multiple lexical representations in each language that compete for selection. More specifically, the control that is required to select the relevant from the irrelevant language in any given context is believed to require cognitive control, and practicing this control leads to enhanced executive functioning. However, the specific underlying mechanisms of language control, including inhibition, monitoring, attention, and disengagement, that lead to enhanced executive functioning are still largely unknown. This is partly due to the complex nature of both language and domain general executive functions, which are multi-faceted. Here, we highlight some possibilities for disentangling the underlying mechanisms of executive function contributing to performance differences between monolinguals and bilinguals, and suggest that disengagement of attention from previous information is an important mechanism to consider.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,226 · 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