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Enregistrement W4236946843 · doi:10.31234/osf.io/nbsxh

Bilingual social cognition: Investigating the relationship between bilingual language experience and mentalizing

2020· preprint· en· W4236946843 sur OpenAlexaff
Mehrgol Tiv, Elisabeth O’Regan, Debra Titone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentalizationPsychologyInferenceCognitive psychologyTheory of mindCognitionNeuroscience of multilingualismReading (process)Developmental psychologyLinguisticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentalizing is a dynamic form of social cognition that is strengthened by language experience and proficiency. Similarly, bilingual children and adults consistently outperform monolinguals on traditional tasks. Here, we probe the relationship between bilingual language experience and mentalizing by investigating first (L1) versus second language (L2) mentalizing, and whether individual differences in language diversity continuously pattern with mentalizing judgments. We tested sixty-one bilingual adults on an on-line reading and inference task that compared mental state and logical inferences. We find that all readers judge mental state inferences as less coherent than logical inferences, but L2 readers make this judgment for mental state inferences faster than L1 readers. Moreover, L2 readers overmentalize logical inferences compared to L1 readers. In addition, greater language diversity patterns with higher mentalizing for mental state inferences across all readers. Together, we find evidence in favor of a positive relationship between bilingual language experience and mentalizing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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