Examining the cognitive and perceptual perspectives of music-to-language transfer: A study of Cantonese-English bilingual children
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by theories of music-to-language transfer, we investigated whether and how musicianship benefits phonological and lexical prosodic awareness in first language (L1) Cantonese and second language (L2) English. We assessed 86 Cantonese-English bilingual children on rhythmic sensitivity, pitch sensitivity, non-verbal intelligence, inhibitory control, working memory, Cantonese phonological awareness, Cantonese tone awareness, English phonological awareness, and English stress awareness. Based on their prior music learning experience, we classified the children as musicians and non-musicians. The musicians performed better than the non-musicians on Cantonese phonological awareness, Cantonese tone awareness, and English phonological awareness. Additionally, the musicians had superior pitch sensitivity, non-verbal intelligence, inhibitory control, and working memory than the non-musicians. For Cantonese and English phonological awareness, neither cognitive abilities nor pitch and rhythmic sensitivities turned out to be unique predictors. However, working memory uniquely predicted Cantonese tone awareness, with age, rhythmic sensitivity, and pitch sensitivity controlled. From a theoretical perspective, our findings on Cantonese tone awareness favors the cognitive perspective of music-to-language transfer, in which working memory enhancement could explain the musicians’ superior performance in Cantonese tone awareness. However, our findings on phonological awareness do not favor the cognitive perspective, nor do they favor the perceptual perspective, in which enhanced rhythmic and pitch sensitivities could explain musicians’ advantage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».