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Enregistrement W4376131406 · doi:10.1016/j.jecp.2023.105692

No bilingual advantage in children’s attentional disengagement: Congruency and sequential congruency effects in a large sample of monolingual and bilingual children

2023· article· en· W4376131406 sur OpenAlexafffundabout
Samantha F. Goldsmith, Mazen El-Baba, Xing He, Daniel Lewis, Leyla Akoury Dirani, Junsheng Liu, J. Bruce Morton

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Child Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesWestern UniversityEast China Normal UniversitySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAmerican University of Beirut
Mots-clésDisengagement theoryPsychologyDevelopmental psychologyNeuroscience of multilingualismCognitionAssociation (psychology)Executive functionsSocioeconomic statusCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to recent accounts, bilingualism in childhood confers an advantage in a specific domain of executive functioning termed attentional disengagement. The current study tested this hypothesis in 492 children (245 boys; Mage = 10.98 years) from Canada, China, and Lebanon by testing for an association between language status and measures of attentional disengagement. Across the entire sample, monolinguals responded more quickly and accurately than bilinguals on a measure of attentional disengagement but differed in age, socioeconomic status, and general cognitive ability. Differences between monolinguals and bilinguals disappeared when the influence of these confounding variables was controlled using a matched samples analysis (ns = 105). Bayesian analyses further confirmed that the evidence was more likely under the null hypothesis than under the alternative hypothesis. In sum, there was little evidence of an association between language status and attentional disengagement in children.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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