Relations between phonological production, grammar and the lexicon in bilingual French-English children
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: This study examines multiple associations between language domains in bilingual children with a focus on phonology. Previous studies indicate within- but not cross-language associations between vocabulary and grammar in bilingual children. We investigate whether the relation between phonology and other language domains differs from the one reported between vocabulary and grammar. METHODOLOGY: = 31), aged 31 months, participated in 2 free-play sessions, from which lexical, grammatical and phonological information was extracted. The children's parents completed the MacArthur-Bates Communicative Developmental Inventories and its Canadian French adaptation providing additional information on vocabulary and grammar in each of the children's languages. They also completed a questionnaire on their children's exposure to French and English. DATA ANALYSIS: Within and cross-language relations between phonology, vocabulary and grammar were investigated using correlational analyses and mixed logistic regression. FINDINGS: Correlational analyses did not reveal significant cross-language relations between phonology, vocabulary and grammar. However, mixed logistic regression, which controlled for language exposure effects, indicated that phonology was influenced by vocabulary and grammar both within and across languages. ORIGINALITY: This study is one of the first to study cross-domain relations involving phonology in young bilingual children. IMPLICATIONS: Overall, the findings suggest that phonology displays a pattern of relations that is different from other language domains engendering between-language effects due to a language-general component.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».