Toward a model of multiple paths to language learning: Response to commentaries
Notice bibliographique
Résumé
Language learning, while seemingly effortless for young learners, is a complex process involving many interacting pieces, both within the child and in their language-learning environments, which can result in unique language learning trajectories and outcomes. How does the brain adjust to or accommodate the myriad variations that occur during this developmental process. How does it adapt and change over time? In our review, we proposed that the timing, quantity, and quality of children's early language experiences, particularly during an early sensitive period for the acquisition of phonology, shape the establishment of neural phonological representations that are used to establish and support phonological working memory (PWM). The efficiency of the PWM system in turn, we argued, influences the acquisition and processing of more complex aspects of language. In brief, we proposed that experience modulates later language outcomes through its early effects on PWM. We supported this claim by reviewing research from several unique groups of language learners who experience delayed exposure to language (children with cochlear implants [CI] or internationally adopted [IA] children, and children with either impoverished [signing deaf children with hearing parents)] or enriched [bilingual] early language experiences). By comparing PWM and language outcomes in these groups, we sought to highlight general patterns in language development that emerge based on variation in early language exposure. Moving forward, we also proposed that the language acquisition patterns in these groups, and others, can be used to understand how variability in early language input might affect the neural systems supporting language development and how this might affect language learning itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».