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Enregistrement W4307566730 · doi:10.1017/s1366728922000669

Multilingualism and mentalizing abilities in adults

2022· article· en· W4307566730 sur OpenAlexaff
Ashley Chung-Fat-Yim, Ronda F. Lo, Raymond A. Mar

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismNeuroscience of multilingualismMentalizationPsychologyFluencyCognitive psychologyTheory of mindVerbal fluency testCognitionDevelopmental psychologyNeuropsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bilingual children have better Theory-of-Mind compared to monolingual children, but comparatively little research has examined whether this advantage in social cognitive ability also applies to adults. The current study investigated whether multilingual status and/or number of known languages predicts performance on a mentalizing task in a large sample of adult participants. Multilingualism was decomposed based on whether English is the first language or not. All analyses controlled for well-known predictors of mentalizing, such as gender, same-race bias, and years of English fluency. We found a U-shaped trend, such that monolinguals and multilinguals did not differ much in their mentalizing ability, but bilinguals performed worse than monolinguals. Our study builds upon past work by examining a large sample of participants, measuring a crucial aspect of adult social cognition that has previously been unexplored, controlling for several nuisance variables, and investigating whether multilingualism leads to additional benefits in mentalizing abilities beyond bilingualism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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