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Enregistrement W4306983412 · doi:10.1017/s0305000922000423

Touching while listening: Does infants’ haptic word processing speed predict vocabulary development?

2022· article· en· W4306983412 sur OpenAlexafffund
Kayla Beaudin, Diane Poulin‐Dubois, Pascal Zesiger

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésVocabularyHaptic technologyTask (project management)Vocabulary developmentComprehensionActive listeningPsychologyStroop effectWord processingControl (management)Word (group theory)Speech recognitionComputer scienceCognitive psychologyArtificial intelligenceCommunicationLinguisticsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the links between haptic word processing speed, vocabulary, and inhibitory control among bilingual children. Three main hypotheses were tested: faster haptic processing speed, measured by the Computerized Comprehension Task at age 1;11, would be associated with larger concurrent vocabulary and greater longitudinal vocabulary growth. Second, early vocabulary size would be associated with greater vocabulary growth at 3;0 and 5;0. Finally, faster haptic processing speed would be associated with greater concurrent inhibitory control, as measured by the Shape Stroop Task. The results revealed that haptic processing speed was associated with concurrent vocabulary, but not predictive of later language skills. Also, early decontextualized vocabulary was predictive of vocabulary at 3;0. Finally, haptic processing speed measured in the non-dominant language was associated with inhibitory control. These results provide insight on the mechanisms of lexical retrieval in young bilinguals and expand previous research on haptic word processing and vocabulary 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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