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Enregistrement W4391023660 · doi:10.1016/j.neuropsychologia.2024.108801

Examining the consistency in bilingualism and white matter research: A meta-analysis

2024· article· en· W4391023660 sur OpenAlexafffund
John A. E. Anderson, Aslı Yurtsever, Odin Fisher-Skau, Lucia A. Cherep, Imola MacPhee, Gigi Luk, John G. Grundy

Notice bibliographique

RevueNeuropsychologia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNeuroscience of multilingualismWhite matterPsychologyFractional anisotropyOperationalizationCognitionDevelopmental psychologyMeta-analysisNeuroscienceMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to systematically investigate the relationship between bilingualism, age, L2 onset age of acquisition (AoA), and white matter integrity (operationalized as fractional anisotropy, FA), addressing inconsistencies in the literature. We conducted a meta-analysis of 23 studies and used meta-regression models to assess the influence of age and L2AoA on effect sizes in studies comparing monolinguals and bilinguals. Even though the overall between-group effect size across the whole brain was unreliable, bilingualism was associated with increased white matter integrity in specific tracts and in groups with a limited range of age and L2AoA. Age had a small, negative effect on white matter integrity, with differences between monolinguals and bilinguals more pronounced in younger adults, consistent with a view of an initial increase in white matter integrity, followed by remodeling for efficiency over time. In contrast, later L2AoA was associated with greater white matter integrity in bilinguals than monolinguals, again consistent with the remodeling for efficiency model. Our findings highlight the importance of considering age and L2AoA when examining the neural basis of bilingualism on white matter in the brain and how bilingualism contributes to structural changes that stave off cognitive decline in older age.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,027
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,550
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,047 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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