The emergence of gender associations in child language development
Notice bibliographique
Résumé
Gender associations have been a long-standing research topic in psychological and social sciences. Although it is known that children learn aspects of gender associations at a young age, it is not well understood how they might emerge through the course of development. We investigate whether gender associations, such as the association of dresses with women and bulldozers with men, are reflected in the linguistic communication of young children from ages 1–5. Drawing on recent methods from machine learning, we use word embeddings derived from large text corpora including news articles and web pages as a proxy for gender associations in society, and we compare those with the gender associations of words uttered by caretakers and children in children's linguistic environment. We quantify gender associations in childhood language through gender probability, which measures the extent to which word usage frequencies in speech to and by girls and boys are gender-skewed. By analyzing 4,875 natural conversations between children and their caretakers in North America, we find that frequency patterns in word usage of both caretakers and children correlate strongly with the gender associations captured in word embeddings through the course of development. We discover that these correlations diminish from the 1970s to the 1990s. Our work suggests that early linguistic communication and social changes may jointly contribute to the formation of gender associations in childhood.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».