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Enregistrement W2514245350 · doi:10.1017/s1366728916000833

Vocabulary size and speed of word recognition in very young French–English bilinguals: A longitudinal study

2016· article· en· W2514245350 sur OpenAlexaff
Jacqueline Legacy, Pascal Zesiger, Margaret Friend, Diane Poulin‐Dubois

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésVocabularyComprehensionVocabulary developmentNeuroscience of multilingualismPsychologyLongitudinal studyWord (group theory)LinguisticsComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A longitudinal study of lexical development in very young French-English bilinguals is reported. The Computerized Comprehension Test (CCT) was used to directly assess receptive vocabulary and processing efficiency, and parental report (CDI) was used to measure expressive vocabulary in monolingual and bilingual infants at 16 months, and six months later, at 22 months. All infants increased their comprehension and production of words over the six-month period, and bilingual infants acquired approximately as many new words in each of their languages as the monolinguals did. Speed of online word processing was also equivalent in both groups at each wave of data collection, and increased significantly across waves. Importantly, significant relations emerged between language exposure, vocabulary size, and processing speed, with proportion of language exposure predicting vocabulary size at each time point. This study extends previous findings by utilizing a direct measure of receptive vocabulary development and online word processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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