MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377240210 · doi:10.1017/s1366728923000287

Mixed-language input and infant volubility: Friend or foe?

2023· article· en· W4377240210 sur OpenAlexafffund
Yufang Ruan, Krista Byers‐Heinlein, Adriel John Orena, Linda Polka

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentFonds de Recherche du Québec-Société et CultureNational Institutes of HealthChina Scholarship CouncilConcordia UniversityMcGill UniversityCentre for Research on Brain, Language and MusicFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésPsychologyLanguage developmentDevelopmental psychologyMixing (physics)Feature (linguistics)Point (geometry)Infant developmentLinguisticsCommunicationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language mixing is a common feature of many bilingually-raised children's input. Yet how it is related to their language development remains an open question. The current study investigated mixed-language input indexed by observed (30-second segment) counts and proportions in day-long recordings as well as parent-reported scores, in relation to infant vocal activeness (i.e., volubility) when infants were 10 and 18 months old. Results suggested infants who received a higher score or proportion of mixed input in one-on-one social contexts were less voluble. However, within contexts involving language mixing, infants who heard more words were also the ones who produced more vocalizations. These divergent associations between mixed input and infant vocal development point for a need to better understand the causal factors that drive these associations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBilingualism Language and CognitionMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207