Advances in our understanding of bilingual brain organization: A look back and a view forward
Notice bibliographique
Résumé
Multilingual and bilingual environments provide natural settings to study the implications of acquiring and developing competence in more than one language. Models of language processing have often focused on monolingual contexts, but researchers who live in countries where bilingualism and multilingualism are the norm, have an opportunity to extend these ideas; the work discussed here focuses on two such linguistic contexts, South Africa and Canada. In 1992, Klein and Doctor took inspiration from English-Afrikaans bilinguals to extend models of monolingual processing to bilingual individuals. Since then, Klein and colleagues have taken advantage of the unique language environment of Quebec, Canada, and the substantial possibilities arising from the burgeoning field of functional neuroimaging to explore how two languages exist in a single cognitive system and what that tells us about neural representations. More recently there has been a burgeoning of research in this field, examining also the implications of bilingual language processing for cognition more generally. Our paper reviews the progress made in the field, from the original findings of Klein and Doctor to key findings and advances that have taken place since then. • Methodological and theoretical advances since Klein and Doctor's (1992) chapter. • Implications of bilingualism for brain organization. • Implications of bilingualism for cognition.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».