Bilingual language experience as a multidimensional spectrum: Associations with objective and subjective language proficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the multifactorial space of language experience in which people continuously vary, bilinguals are often dichotomized into ostensibly homogeneous groups. The timing of language exposure (age of acquisition) to a second language (L2) is one well-studied construct that is known to impact language processing, cognitive processing, and brain organization, but recent work shows that current language exposure is also a crucial determinant in these domains. Critically, many indices of bilingual experience are inherently subjective and based on self-report questionnaires. Such measures have been criticized in favor of objective measures of language ability (e.g., naming ability or verbal fluency). Here, we estimate the bilingual experience jointly as a function of multiple continuous aspects of experience, including the timing of language exposure, the amount of L2 exposure across communicative contexts, and language entropy (a flexible measure of language balance) across communicative contexts. The results suggest that current language exposure exhibits distinct but interrelated patterns depending on the socio-experiential context of language usage. They also suggest that, counterintuitively, our sample more accurately self-assesses L2 proficiency than native language proficiency. A precise quantification of the multidimensional nature of bilingualism will enhance the ability of future research to assess language processing, acquisition, and control.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».