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Enregistrement W2907125551 · doi:10.1111/desc.12797

The impact of bilingual environments on selective attention in infancy

2019· article· en· W2907125551 sur OpenAlexaff
Kyle J. Comishen, Ellen Bialystok, Scott A. Adler

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyNeuroscience of multilingualismCognitionCognitive psychologyTask (project management)Eye trackingEye movementAttentional controlContrast (vision)Selective attentionDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bilingualism has been observed to influence cognitive processing across the lifespan but whether bilingual environments have an effect on selective attention and attention strategies in infancy remains an unresolved question. In Study 1, infants exposed to monolingual or bilingual environments participated in an eye-tracking cueing task in which they saw centrally presented stimuli followed by a target appearing on either the left or right side of the screen. Halfway through the trials, the central stimuli reliably predicted targets' locations. In Study 2, the first half of the trials consisted of centrally presented cues that predicted targets' locations; in the second half, the cue-target location relation switched. All infants performed similarly in Study 1, but in Study 2 infants raised in bilingual, but not monolingual, environments were able to successfully update their expectations by making more correct anticipatory eye movements to the target and expressing faster reactive eye latencies toward the target in the post-switch condition. The experience of attending to a complex environment in which infants simultaneously process and contrast two languages may account for why infants raised in bilingual environments have greater attentional control than those raised in monolingual environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations95
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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