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Enregistrement W3161892021 · doi:10.31234/osf.io/x9wr8

Growing up bilingual: examining the language input and word segmentation abilities of bilingual infants

2019· preprint· en· W3161892021 sur OpenAlexaffabout
Adriel John Orena

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Context (archaeology)PsychologyLinguisticsNeuroscience of multilingualismLanguage developmentFirst languageText segmentationLanguage Experience ApproachDevelopmental psychologySegmentationComputer scienceComprehension approachArtificial intelligenceCommunicationLanguage educationGeographyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infants’ early language experiences play a critical role on their language development. In this dissertation, I explored the nature of this relationship in a bilingual context. Specifically, I investigated how bilingual caregivers are providing language input to their infants, and how global measures of this bilingual experience affect early word segmentation (i.e., the ability to recognize words in a sentential context). This work is important for understanding the factors that contribute to the developmental trajectory and processing capacities of bilingual infants. In the first part of this dissertation, I assessed research methods for examining the language input to bilingual infants. To do so, I recruited twenty-one French-English bilingual families with a 10-month-old infant from Montréal, Canada. These families completed language interviews and contributed three full-day recordings at home using the LENA (Language Environment Analysis) recording system. Chapter 2 provides support for using the LENA recording system for investigating the language input in bilingual infants, and Chapter 3 shows that caregivers are reliable at describing their infants’ language experience at home. Next, I described the variability in language experiences within bilingual infants, and how these language experiences might affect word segmentation. In Chapter 4, I recruited 8- and 10-month-old infants from monolingual and bilingual homes. Our findings confirm that monolingual infants can segment bisyllabic words in their native language, but not a non-native language. Critically, our findings reveal that some bilingual infants are able to segment bisyllabic words in both of their native languages by 8-months of age. Interestingly, exploratory analyses suggest that infants’ word segmentation skills in our dual-language task are bolstered if they hear more language mixing from their caregivers. In sum, this dissertation contributes to the growing literature that highlights the wide variability in bilingual language experiences, and their effects on early speech processing skills. Indeed, examining the language experiences and skills of bilingual-learning infants provides us with a unique lens for investigating language acquisition and development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,296 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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