Testing Theories of the Vocabulary Spurt with Monolingual and Bilingual Infants
Notice bibliographique
Résumé
Sometime before their second birthday, many children have a period of rapid expressive vocabulary growth called the vocabulary spurt. Theories of the underlying mechanisms differ: accumulator models emphasize the accumulation of experience with words over time to yield a spurt-like pattern, while cognitive models attribute the spurt to cognitive changes. To test these theories, English–French monolingual and bilingual children with different exposure to each language were studied. Dense, longitudinal data was analyzed from 45 infants aged 16-30 months, whose expressive vocabulary was measured on a total of 617 occasions in English and/or French. Single-language (English and/or French), concept (number of concepts lexicalized across both languages), and word (sum of both languages) vocabulary scores were computed. Infants’ exposure to each language and their exposure balance were measured using a language exposure questionnaire. Logistic curves were fitted to each infant’s data to estimate the timing (midpoint) and steepness (slope) of the vocabulary spurt in single-language, concept, and word vocabularies. 76% of infants showed a spurt in at least one vocabulary type, and bilinguals were less likely to show one in their non-dominant than their dominant language. For single-language vocabulary, infants with more exposure to a language had earlier spurts. For combined vocabularies (concept and word), monolinguals and unbalanced bilinguals had earlier and steeper spurts than balanced bilinguals. Results better support the predictions of accumulator models than cognitive theories, and show that infants follow different vocabulary acquisition trajectories based on their language background.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».