MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2808256381 · doi:10.1017/s1366728918000263

Understanding individual variation in levels of second language attainment through the lens of critical period mechanisms

2018· article· en· W2808256381 sur OpenAlexaff
Rebecca K. Reh, Maria M. Arredondo, Janet F. Werker

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecond-language acquisitionLanguage acquisitionArgument (complex analysis)Variation (astronomy)PsychologyLinguisticsFirst languageCognitive psychologyFoundation (evidence)Computer scienceCognitive scienceMathematics educationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mayberry and Kluender (2017) present an important and compelling argument that in order to understand critical periods (CPs) in language acquisition, it is essential to disentangle studies of late first language (L1) acquisition from those of second language (L2) acquisition. Their primary thesis is that timely exposure to an L1 is crucial for establishing language circuitry, thus providing a foundation on which an L2 can build. They note that while there is considerable evidence of interference from the L1 on acquisition of the L2 – especially in late L2 learners (as in our work on cascading influences on phonetic category learning and visual language discrimination, e.g., Werker & Hensch, 2015 and Weikum, Vouloumanos, Navarra, Soto-Faraco, Sebastián-Gallés & Werker, 2013, respectively) – there are other examples of ways in which the L1 can scaffold L2 acquisition. Mayberry and Kluender take this evidence of L1 scaffolding L2 as undermining the value of considering CPs as useful in understanding L2 acquisition.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBilingualism Language and CognitionMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207