Selective attention to the mouth of talking faces in monolinguals and bilinguals aged 5 months to 5 years.
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A talking face provides redundant cues on the mouth that might support language learning and highly salient social cues in the eyes. What drives children's looking toward the mouth versus eyes of a talking face? This study reports data from 292 children who viewed faces speaking English, French, and Russian. We investigated the impact of children's age (5 months to 5 years) and language background (monolingual English, monolingual French, bilingual English-French), and the speaker's language (dominant, nondominant, or nonnative) relative to children's native language(s). Data from 129 bilingual adults were also collected for comparison. Five-month-olds showed balanced attention to the eyes and mouth, but children up to 5 years tended to be most interested in the mouth. In contrast, adults were most interested in the eyes. We found little evidence for different patterns of attention for monolinguals versus bilinguals, or to a native versus a nonnative speaker. Using percentile scores, monolinguals with larger productive vocabularies looked more at the mouth, while bilinguals with larger comprehension vocabularies looked marginally less at the mouth, although both effects were small and not as robust with raw vocabulary scores. Children showed large but stable individual variability in their face scanning patterns across different speakers. Our results show that the way that children allocate their attention to talking faces continues to change from infancy through the preschool years and beyond. Future studies will need to go beyond looking at bilingualism, speaker language, and vocabulary size to understand what drives children's in-the-moment attention to talking faces. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle