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Enregistrement W2919408379 · doi:10.1017/s1366728919000026

Characterizing the social diversity of bilingualism using language entropy

2019· article· en· W2919408379 sur OpenAlex
Jason W. Gullifer, Debra Titone

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLinguisticsNeuroscience of multilingualismMultilingualismSecond-language attritionComprehension approachCognitive psychologyNatural language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bilingual and multilingual individuals exhibit variation in everyday language experience. Studies on bilingualism account for individual differences with measures such as L2 age of acquisition, exposure, or language proficiency, but recent theoretical perspectives posit that the relative balance between the two or more languages throughout daily life (i.e., interactional context ) is a crucial determinant for language representation, access, and control. We propose an innovative measure to characterize this construct by using entropy to estimate the social diversity of language use. Language entropy is computed from commonly-collected language history data and generalizes to multilingual communicative contexts. We show how language entropy relates to other indices of bilingual experience and that it predicts self-report L2 outcome measures over and above classic measures of language experience. Thus, we proffer language entropy as a means to characterize individual differences in bilingual (and multilingual) language experience related to the social diversity of language use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,262 · 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