Is there a bilingual advantage in auditory attention among children? A systematic review and meta-analysis of standardized auditory attention tests
Notice bibliographique
Résumé
A wealth of research has investigated the associations between bilingualism and cognition, especially in regards to executive function. Some developmental studies reveal different cognitive profiles between monolinguals and bilinguals in visual or audio-visual attention tasks, which might stem from their attention allocation differences. Yet, whether such distinction exists in the auditory domain alone is unknown. In this study, we compared differences in auditory attention, measured by standardized tests, between monolingual and bilingual children. A comprehensive literature search was conducted in three electronic databases: OVID Medline, OVID PsycInfo, and EBSCO CINAHL. Twenty studies using standardized tests to assess auditory attention in monolingual and bilingual participants aged less than 18 years were identified. We assessed the quality of these studies using a scoring tool for evaluating primary research. For statistical analysis, we pooled the effect size in a random-effects meta-analytic model, where between-study heterogeneity was quantified using the I2 statistic. No substantial publication bias was observed based on the funnel plot. Further, meta-regression modelling suggests that test measure (accuracy vs. response times) significantly affected the studies' effect sizes whereas other factors (e.g., participant age, stimulus type) did not. Specifically, studies reporting accuracy observed marginally greater accuracy in bilinguals (g = 0.10), whereas those reporting response times indicated faster latency in monolinguals (g = -0.34). There was little difference between monolingual and bilingual children's performance on standardized auditory attention tests. We also found that studies tend to include a wide variety of bilingual children but report limited language background information of the participants. This, unfortunately, limits the potential theoretical contributions of the reviewed studies. Recommendations to improve the quality of future research are discussed.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».