Bridging Interpersonal and Ecological Dynamics of Cognition through a Systems Framework of Bilingualism
Notice bibliographique
Résumé
Human cognition occurs within social contexts, and nowhere is this more evident than language behavior. Regularly using multiple languages is a globally ubiquitous, individual experience that is shaped by social environmental forces, ranging from interpersonal interactions to ambient language exposure. Here, we develop a Systems Framework of Bilingualism, where embedded layers of individual, interpersonal, and ecological sociolinguistic factors jointly predict people’s language behavior. Of note, we quantify interpersonal and ecological language dynamics through the novel applications of language-tagged social network analysis and geospatial demographic analysis among 106 English-French bilingual adults in Montréal, Canada. Consistent with a Systems view, we found that people’s individual language behavior, on a global level (i.e., overall language use), was jointly predicted by the language characteristics of their interpersonal social networks and the ambient linguistic patterns of their residential neighborhood environments, whereas more granular aspects of language behavior (i.e., word-level proficiency) was mainly driven by local, interpersonal social networks. Together, this work offers a novel theoretical framework, bolstered by innovative analytic techniques to quantify complex social information and empower more holistic assessments of multifaceted human behaviors and cognition, like language.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».