Bidialectalism and Bilingualism: Exploring the Role of Language Similarity as a Link Between Linguistic Ability and Executive Control
Notice bibliographique
Résumé
The notion of bilingual advantages in executive functions (EF) is based on the assumption that the demands posed by cross-language interference serve as EF training. These training effects should be more pronounced the more cross-language interference bilinguals have to overcome when managing their two languages. In the present study, we investigated the proposed link between linguistic and EF performance using the similarity between the two languages spoken since childhood as a proxy for different levels of cross-language interference. We assessed the effect of linearly increasing language dissimilarity on linguistic and EF performance in multiple tasks in four groups of young adults (aged 18-33): German monolinguals (n = 24), bidialectals (n = 25; German and Swiss German dialect), bilinguals speaking two languages of the same Indo-European ancestry (n = 24; e.g., German-English), or bilinguals speaking two languages of different ancestry (n = 24; e.g., German-Turkish). Bayesian linear-mixed effects modeling revealed substantial evidence for a linear effect of language similarity on linguistic accuracy, with better performance for participants with more similar languages and monolinguals. However, we did not obtain evidence for the presence of a similarity effect on EF performance. Furthermore, language experience did not modulate EF performance, even when testing the effect of continuous indicators of bilingualism (e.g., age of acquisition, proficiency, daily foreign language usage). These findings question the theoretical assumption that life-long experience in managing cross-language interference serves as EF training.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».