What Do North American Babies Hear? A large‐scale cross‐corpus analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A range of demographic variables influences how much speech young children hear. However, because studies have used vastly different sampling methods, quantitative comparison of interlocking demographic effects has been nearly impossible, across or within studies. We harnessed a unique collection of existing naturalistic, day-long recordings from 61 homes across four North American cities to examine language input as a function of age, gender, and maternal education. We analyzed adult speech heard by 3- to 20-month-olds who wore audio recorders for an entire day. We annotated speaker gender and speech register (child-directed or adult-directed) for 10,861 utterances from female and male adults in these recordings. Examining age, gender, and maternal education collectively in this ecologically valid dataset, we find several key results. First, the speaker gender imbalance in the input is striking: children heard 2-3× more speech from females than males. Second, children in higher-maternal education homes heard more child-directed speech than those in lower-maternal education homes. Finally, our analyses revealed a previously unreported effect: the proportion of child-directed speech in the input increases with age, due to a decrease in adult-directed speech with age. This large-scale analysis is an important step forward in collectively examining demographic variables that influence early development, made possible by pooled, comparable, day-long recordings of children's language environments. The audio recordings, annotations, and annotation software are readily available for reuse and reanalysis by other researchers.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle