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Enregistrement W4293193196 · doi:10.1162/opmi_a_00057

Bilingualism Affects Infant Cognition: Insights From New and Open Data

2022· article· en· W4293193196 sur OpenAlexafffund
Rodrigo Dal Ben, Hilary Killam, Sadaf Pour Iliaei, Krista Byers‐Heinlein

Notice bibliographique

RevueOpen Mind · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureConcordia UniversityCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeuroscience of multilingualismPsychologyCognitionDevelopmental psychologyTest (biology)Cognitive psychologyCognitive development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bilingualism has been hypothesized to shape cognitive abilities across the lifespan. Here, we examined the replicability of a seminal study that showed monolingual–bilingual differences in infancy (Kovács & Mehler, 2009a) by collecting new data from 7-month-olds and 20-month-olds and reanalyzing three open datasets from 7- to 9-month-olds (D’Souza et al., 2020; Kalashnikova et al., 2020, 2021). Infants from all studies (N = 222) were tested in an anticipatory eye-tracking paradigm, where they learned to use a cue to anticipate a reward presented on one side of a screen during Training, and the opposite side at Test. To correctly anticipate the reward at Test, infants had to update their previously learned behavior. Across four out of five studies, a fine-grained analysis of infants’ anticipations showed that bilinguals were better able to update the previously learned response at Test, which could be related to bilinguals’ weaker initial learning during Training. However, in one study of 7-month-olds, we observed the opposite pattern: bilinguals performed better during Training, and monolinguals performed better at Test. These results show that bilingualism affects how infants process information during learning. We also highlight the potential of open science to advance our understanding of language development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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