Associative word learning in infancy: A meta-analysis of the switch task.
Notice bibliographique
Résumé
Associative word learning, the ability to pair a concept to a word, is an essential mechanism for early language development. One common method by which researchers measure this ability is the Switch task (Werker, Cohen, Lloyd, Casasola, & Stager, 1998), wherein infants are habituated to 2 word-object pairings and then tested on their ability to notice a switch in those pairings. In this comprehensive meta-analysis, we summarized 141 Switch task studies involving 2,723 infants of 12 to 20 months to estimate an average effect size for the task (random-effect model) and to explore how key experimental factors affect infants' performance (fixed-effect model). The average effect size was low to moderate in size, Cohen's d = 0.32. The use of language-typical and dissimilar-sounding words as well as the presence of additional facilitative cues aided performance, particularly for younger infants. Infants learning 2 languages at home outperformed those learning 1, indicating a bilingual advantage in learning word-object associations. Together, these findings support the Processing Rich Information from Multidimensional Interactive Representations (PRIMIR) theoretical framework of infant speech perception and word learning (e.g., Werker & Curtin, 2005), but invite further theoretical work to account for the observed bilingual advantage. Lastly, some of our analyses raised the possibility of questionable research practices in this literature. Therefore, we conclude with suggestions (e.g., preregistration, transparent data peeking, and alternate statistical approaches) for how to address this important issue. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».