Are translation equivalents special? Evidence from simulations and empirical data from bilingual infants
Notice bibliographique
Résumé
The acquisition of translation equivalents is often considered a special component of bilingual children's vocabulary development, as bilinguals have to learn words that share the same meaning across their two languages. This study examined three contrasting accounts for bilingual children's acquisition of translation equivalents relative to singlets (i.e., words that are first labels for a referent): the Avoidance Account whereby translation equivalents are harder to learn, the Preference Account whereby translation equivalents are easier to learn, and the Neutral Account whereby translation equivalents and singlets are learned similarly. To adjudicate between these accounts, Study 1 explored patterns of translation equivalent learning under a novel computational model — the Bilingual Vocabulary Model — which quantifies translation equivalent knowledge as a function of the probability of learning words in each language, and includes a bias parameter that varies the difficulty of learning translation equivalents according to each account. Study 2 tested model-derived predictions against vocabulary data from 200 French–English bilingual children aged 18–33 months. Results showed a close match between the model predictions and bilingual children's patterns of translation equivalent learning. At smaller vocabulary sizes, data matched the Preference Account, while at larger vocabulary sizes they matched the Neutral Account. Our findings show that patterns of translation equivalent learning emerge predictably from the word learning process, and potentially reveal a qualitative shift in translation equivalent learning as bilingual children develop and learn more words.
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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 | 0,003 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».