Preverbal infants’ sensitivity to grammatical dependencies
Notice bibliographique
Résumé
During their first months of life, infants can already distinguish function words (e.g., pronouns and determiners) from content words (e.g., verbs and nouns). Little research has explored preverbal infants' sensitivity to the relationships between these word categories. This preregistered study examines whether French-learning 8- and 11-month-olds track the grammatical dependencies between determiners and nouns as well as pronouns and verbs. Using the Visual Fixation Procedure, infants were presented with lists containing either grammatical (e.g., tu manges "you eat", des biberons "some bottles") or ungrammatical (e.g., des manges "some eat", tu biberons "you bottle") phrases. In Experiment 1 (N = 59), the lists involved common nouns and verbs, while in Experiment 2 (N = 28), only common verbs were used. Eleven-month-olds showed a clear preference for correct over incorrect co-occurrences in both experiments, while 8-month-olds showed a trend in the same direction. These results suggest that before their first birthday, infants' storage and access of words and word sequences are sufficiently sophisticated to include the means to track categorical dependencies. This early sensitivity to co-occurrence patterns may be greatly beneficial for constraining lexical access and later on for learning novel words' syntactic and semantic properties.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».