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Enregistrement W4388637374 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1155158

Multilingualism, multicultural experience, cognition, and creativity

2023· article· en· W4388637374 sur OpenAlexaff
Guillaume Fürst, François Grin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesUniversité de Genève
Mots-clésMultilingualismCreativityPsychologyNeuroscience of multilingualismCognitionMulticulturalismCognitive psychologyPerspective (graphical)Divergent thinkingSocial psychologyDevelopmental psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The once widely held notion that bilingualism is related to enhanced cognitive functions has recently been challenged, in particular among young adults, as opposed to children and older adults. This strand of research, however, is essentially focused on executive functions (e.g., attention, inhibition, and shifting). But there is another side to the bilingualism-cognition story. Indeed, growing evidence has shown that bilingualism, and by extension multilingualism, are associated with enhanced creativity. However, this relation is arguably quite complex, for several reasons. First, creativity is a fuzzy notion; it is usually conceptualized as a mix of cognitive, personality and motivational factors. Second, multilingual people generally have a richer multicultural experience than monolingual people. In addition, multicultural experience itself is also positively related to creativity. Hence, there are manifold relations between cognition, creativity, multilingualism, and multicultural experience. In this brief research report, using a latent variables model which replicates some of our recent findings, we show that both multilingualism and multicultural experience are positively associated with creativity, even when controlling for cognitive abilities (divergent thinking and intelligence). We discuss these results in a perspective that considers methodological challenges and factors that are relevant to goal-directed behavior.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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