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Enregistrement W4318590260 · doi:10.1017/s1366728922000785

Rethinking Multilingual Experience through a Systems Framework of Bilingualism: Response to Commentaries

2023· article· en· W4318590260 sur OpenAlexaff
Debra Titone, Mehrgol Tiv

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismNeuroscience of multilingualismEnthusiasmGratitudeCognitionSalientPsychologyStrengths and weaknessesNeurocognitiveCognitive scienceCognitive psychologySociologyEpistemologySocial psychologyComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Rethinking Multilingual Experience through a Systems Framework of Bilingualism (Titone & Tiv, 2022), we encouraged psycholinguists and cognitive neuroscientists to consider integrating social and ecological aspects of multilingualism into a collective understanding of its cognitive and neurocognitive bases (i.e., to rethink experience). We then offered a framework – the S ystems F ramework of B ilingualism – and described empirical challenges and potential solutions with applying this framework to new research. Since the paper's publication, several eminent colleagues read and commented on our Keynote, noting both its strengths and areas for improvement. We read each commentary with enthusiasm and gratitude. Here, we briefly respond to several salient points raised, which led us to clarify and improve our theoretical approach. We first address what the commentaries agreed were strengths of the framework. We follow this with a discussion of what the commentaries stated could be improved or extended. We conclude with ways that we modified our model to collectively address concerns raised in the commentaries.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,289 · 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.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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