What do bilingual infants actually hear? Evaluating measures of language input to bilingual‐learning 10‐month‐olds
Notice bibliographique
Résumé
Examining how bilingual infants experience their dual language input is important for understanding bilingual language acquisition. To assess these language experiences, researchers typically conduct language interviews with caregivers. However, little is known about the reliability of these parent reports in describing how bilingual children actually experience dual language input. Here, we explored the quantitative nature of dual language input to bilingual infants. Furthermore, we described some of the heterogeneity of bilingual exposure in a sample of French-English bilingual families. Participants were 21 families with a 10-month-old infant residing in Montréal, Canada. First, we conducted language interviews with the caregivers. Then, each family completed three full-day recordings at home using the Language Environment Analysis recording system. Results showed that children's proportion exposure to each language was consistent across the two measurement approaches, indicating that parent reports are reliable for assessing a bilingual child's language experiences. Further exploratory analyses revealed three unique findings: (a) there can be considerable variability in the absolute amount of input among infants hearing the same proportion of input, (b) infants can hear different proportions of language input when considering infant-directed versus overheard speech, (c) proportion of language input can vary by day, depending on who is caring for the infant. We conclude that collecting naturalistic recordings is complementary to parent-report measures for assessing infant's language experiences and for establishing bilingual profiles.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».