Does the relation between the control of attention and second language proficiency generalize from India to Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decades, the extralinguistic benefits of bilingualism have been intensively debated. The current study was aimed at clarifying whether bilingualism speeds attentional disengagement. Reflecting faster disengagement, Mishra, Hilchey, Singh, and Klein (2012) observed an earlier onset of inhibition of return (IOR) for high than for low-proficient bilinguals. In contrast, Hernandez, Costa, Fuentes, Vivas, and Sebastian-Galles (2010) failed to find any difference between bilinguals and monolinguals. We investigated the source of this discrepancy, while improving methodology by using a large sample composed of 100 Canadians, objective assessments of second language skills (Nelson-Denny Reading test), and controlling for nonverbal intelligence, age, sex, and video-gaming. Results were analyzed with self-report and objective measures of second language proficiency as well as dichotomous and continuous measures. Compared to less proficient bilinguals, highly proficient bilinguals tended to respond faster overall, hinting at an executive processing advantage. However, contrary to Mishra et al.'s findings, bilingual proficiency did not affect either the onset of IOR or magnitude of IOR. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».