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Enregistrement W4417187740 · doi:10.1017/s1366728925100886

The paradoxical associations between language and executive control in monolinguals and bilinguals

2025· article· en· W4417187740 sur OpenAlexafffund
Victor A. Sanchez-Azanza, Daniel Adrover‐Roig, Tanya Dash, Ana Inés Ansaldo

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésNeuroscience of multilingualismStroop effectCognitionContext (archaeology)Age of AcquisitionControl (management)Task (project management)Second language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated whether differences in executive control exist between bilinguals and monolinguals who share a dual-language context. We compared functional monolingual and bilingual groups’ cognitive performance and the correlation between self-reported and objective linguistic variables and cognitive outcomes. Group comparisons revealed no significant differences between functional monolinguals and bilinguals on inhibition, task switching and updating of information. However, distinct correlational patterns were observed within groups. In functional monolinguals, participants with lower bilingualism scores showed better task-specific inhibition (Color–Word part of the Stroop task) and a better ability to monitor for conflicts (Digits Forward task). In contrast, bilinguals with higher degrees of bilingualism showed better overall inhibition outcomes (Stroop effect). Findings are discussed in terms of the importance of adopting more comprehensive methodological approaches to study bilingualism as a heterogeneous phenomenon, considering the diversity within each group and the cultural and linguistic context in which the bilingual experience takes place.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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