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Enregistrement W4415570706 · doi:10.1017/s1366728925100631

Effects of bilingualism on foreign language learning during kindergarten years: investigating underlying mechanisms

2025· article· en· W4415570706 sur OpenAlexaff
Sümeyye Koşkulu‐Sancar, Jasmijn Stolvoort, Naomi Oppeneer, Rick de Graaff, Johanne Paradis, Elena Tribushinina

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSociale en Geesteswetenschappen, NWONederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésNeuroscience of multilingualismForeign languageVocabularyGrammarEnglish as a foreign languageCognateSecond languageVocabulary development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the underlying mechanisms driving the bilingual advantage in learning English as a foreign language (EFL) among kindergarten-aged children. Participants included 85 Dutch-speaking monolinguals and 34 bilingual children. We assessed children’s English vocabulary and grammar as the outcome variables. Furthermore, phonological awareness, executive functions and motivation to learn English were measured as potential mediators of the bilingualism–EFL relationship. We also controlled for child age, non-verbal IQ, Dutch (majority language) proficiency, intensity of school English instruction, parental education and exposure to English activities. Results showed that bilingual children outperformed monolinguals in English receptive vocabulary, but only for noncognate words; no differences emerged for cognate words or English grammar. However, none of the proposed mediators explained this advantage. Findings are discussed in terms of why the effect was limited to vocabulary and potential alternative mechanisms not explored in the present study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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