Investigating naturalistic code-switching directed towards infants
Notice bibliographique
Résumé
Mixing two languages in speech (i.e., code-switching) is prevalent in multilingual settings, including in speech directed towards infants. Prior research suggests a link between parental code-switching and vocabulary size (Byers-Heinlein, 2013). Moreover, laboratory work suggests that some types of code-switching appear more difficult for infants to process than others (Byers-Heinlein et al., 2017; Potter et al., 2018). This raises the possibility that the effects of parental code-switching depend on the parents’ specific behavior in terms of the frequency, location, and purpose of code-switching (Byers-Heinlein, 2017). Prior studies of parental code-switching relied on self-report or short lab observations. In this study, we analyze parental code-switching behavior in a corpus of daylong home recordings of 21 infants (at 10- and 18-months) from French-English bilingual families in Montréal. We will identify instances of parental code-switching, their syntactic location, the direction of the switch, and the apparent reason for the switch (e.g., teaching vocabulary, translating an entire utterance). Preliminary results indicate that the frequency of code-switching varies between families and that code-switching between sentences is more common than code-switching within a sentence. This project will provide the first in-depth investigation about the characteristics of naturally produced parental code-switching.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».