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Enregistrement W2941210779 · doi:10.1002/dev.21851

Who can speak that language? Eleven‐month‐old infants have language‐dependent expectations regarding speaker ethnicity

2019· article· en· W2941210779 sur OpenAlexafffund
Lillian May, Andrew Scott Baron, Janet F. Werker

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésEthnic groupLinguisticsPsychologyFirst languageAudiologyDevelopmental psychologyMedicineSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research demonstrates that young infants attend to the indexical characteristics of speakers, including age, gender, and ethnicity, and that the relationship between language and ethnicity is intuitive among older children. However, little research has examined whether infants, within the first year, are sensitive to the co-occurrences of ethnicity and language. In this paper, we demonstrate that by 11 months of age, infants hold language-dependent expectations regarding speaker ethnicity. Specifically, 11-month-old English-learning Caucasian infants looked more to Asian versus Caucasian faces when hearing Cantonese versus English (Studies 1 and 3), but did not look more to Asian versus Caucasian faces when paired with Spanish (Study 2), making it unlikely that they held a general expectation that unfamiliar languages pair with unfamiliar faces. Moreover, infants who had regular exposure to one or more significant non-Caucasian individuals showed this pattern more strongly (Study 3). Given that infants tested were raised in a multilingual metropolitan area-which includes a Caucasian population speaking many languages, but seldom Cantonese, as well as a sizeable Asian population speaking both Cantonese and English-these results are most parsimoniously explained by infants having learned specific language-ethnicity associations based on those individuals they encountered in their environment.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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