Reliability of the Language Environment Analysis (LENA) in French-English Bilingual Speech
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study examined the utility of the Language ENvironment Analysis (LENA) recording system for investigating the language input to bilingual infants. Method: Twenty-one French-English bilingual families with a 10-month-old infant participated in this study. Using the LENA recording system, each family contributed three full days of recordings within a one-month period. A portion of these recordings (945 minutes) were manually transcribed, and the word counts from these transcriptions were compared against the LENA-generated adult word counts. Results: Data analyses reveal that the LENA algorithms were reliable in counting words in both Canadian English and Canadian French, even when both languages are present in the same recording. While the LENA system tended to underestimate the amount of speech in the recordings, there was a strong correlation between the LENA-generated and human transcribed adult word counts for each language. Importantly, this relationship holds when accounting for different-gendered and different-accented speech. Conclusions: The LENA recording system is a reliable tool for estimating word counts, even for bilingual input. Special considerations and limitations for using the LENA recording system in a bilingual population are discussed. These results open up possibilities for investigating caregiver talk to bilingual infants in more detail.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».