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Enregistrement W2589533396 · doi:10.1111/desc.12544

Children remember words from ignorant speakers but do not attach meaning: evidence from event‐related potentials

2017· article· en· W2589533396 sur OpenAlexaff
Haykaz Mangardich, Mark A. Sabbagh

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMeaning (existential)LinguisticsEvent (particle physics)Cognitive psychologyCommunicationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although we know much about the conditions under which children demonstrate selective social learning, we have a limited understanding of the cognitive mechanisms by which children's selectivity manifests. Here, we report findings from a brain electrophysiological (ERP) study designed to determine the extent to which words presented by ignorant speakers were later both familiar to children and associated with semantic meaning. Forty-eight children (mean age = 6.5 years) first experienced novel word training from either a knowledgeable or an ignorant speaker. Children's ERPs were subsequently recorded as they heard a recording of the speaker using the novel word, followed by a picture of either the object the word was paired with during training (congruent) or a distractor object that was also present during training (incongruent). Children trained by a knowledgeable speaker showed both N200 and N400 effects to the incongruent word-referent pairings, thereby suggesting that the novel words were both familiar and bore a semantic association. In contrast, children trained by an ignorant speaker demonstrated only the N200 effect, thereby suggesting that the word-referent links were familiar, but not associated with semantic meaning. These findings provide evidence that selective word learning involves the disruption of processes specifically associated with semantic consolidation of word learning events.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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