Bilingual toddlers’ comprehension of mixed sentences is asymmetrical across their two languages
Notice bibliographique
Résumé
In bilingual language environments, infants and toddlers listen to two separate languages during the same key years that monolingual children listen to just one and bilinguals rarely learn each of their two languages at the same rate. Learning to understand language requires them to cope with challenges not found in monolingual input, notably the use of two languages within the same utterance (e.g., Do you like the perro? or ¿Te gusta el doggy?). For bilinguals of all ages, switching between two languages can reduce the efficiency in real-time language processing. But language switching is a dynamic phenomenon in bilingual environments, presenting the young learner with many junctures where comprehension can be derailed or even supported. In this study, we tested 20 Spanish-English bilingual toddlers (18- to 30-months) who varied substantially in language dominance. Toddlers' eye movements were monitored as they looked at familiar objects and listened to single-language and mixed-language sentences in both of their languages. We found asymmetrical switch costs when toddlers were tested in their dominant versus non-dominant language, and critically, they benefited from hearing nouns produced in their dominant language, independent of switching. While bilingualism does present unique challenges, our results suggest a united picture of early monolingual and bilingual learning. Just like monolinguals, experience shapes bilingual toddlers' word knowledge, and with more robust representations, toddlers are better able to recognize words in diverse sentences.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».