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Enregistrement W4206377298 · doi:10.1111/desc.13234

20‐month‐olds selectively generalize newly learned word meanings based on cues to linguistic community membership

2022· article· en· W4206377298 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyLinguisticsObject (grammar)Race (biology)Competence (human resources)GeneralizationCognitive psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of work suggests that speaker-race influences how infants and toddlers interpret the meanings of words. In two experiments, we explored the role of speaker-race on whether newly learned word-object pairs are generalized to new speakers. Seventy-two 20-month-olds were taught two word-object pairs from a familiar race speaker, and two different word-object pairs from an unfamiliar race speaker (four new pairs total). Using an intermodal preferential looking procedure, their interpretation of these new word-object pairs was tested using an unpictured novel speaker. We found that toddlers did not generalize word meanings taught by an unfamiliar race speaker to a new speaker (Experiment 1), unless given evidence that the unfamiliar race speaker was a member of the child's linguistic community through affiliative behaviour and linguistic competence (Experiment 2). In both experiments, generalization was observed for the word-object pairs taught by the familiar race speaker. These experiments indicate that children attend to speakers' non-linguistic properties, and this, in turn, can influence the perceived relevance of speakers' labels.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,273 · 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