Investigating infant directed speech in a young mother sample
Notice bibliographique
Résumé
How a mother linguistically interacts with her infant has lasting consequences for the infant's language development (Chase-Lansdale & Brooks-Gunn, 1994; Owen-Jones et al., 2013; Sarsour et al., 2011). There has been insufficient research describing the language environments of children born to young mothers, a term used here to describe both adolescent (18 years old and younger) and emerging adulthood (19-25 years old) mothers. No previous research has looked at maternal age and a specific type of speech, found to be of high importance in the language development process, infant-directed speech (IDS). The goal of this dissertation was to explore the type and quantity of speech infants of young mothers are exposed to, focusing on maternal IDS. I explored these variables by developing a unique labelling system (named ConvoLabel) to aid in the identification of maternal IDS in naturalistic infant language environment recordings completed by young Winnipeg mothers. The sample was comprised of 23 mothers (15 - 25 years of age), and their children (1 - 23 months of age). The Language ENvironment Analysis system, a digital recorder and software system, was used for naturalistic recording and analysis of infants’ everyday experiences (totaling over 600 hours). I found that the young mothers in my sample were using IDS both acoustically, and numerically, in a manner that is like non-young mother populations (of a western context) reported in the literature (e.g., Bergelson et al., 2019; Bunce et al., 2020; McClay et al., 2022). The infants in my sample heard more maternal non-directive IDS than directive IDS, the IDS speech type hypothesized to be more favourable for language learning and infant engagement and responsiveness (Lacroix et al., 2002; McDonald & Pien, 1982; Pratt et al., 1992). The infants were found to hear a significant amount of speech not directed to them which likely plays a role in their language learning process. This research project adds to the limited research exploring how young mothers are talking to their infants, while advancing methodology on the examination of IDS using a unique computer system.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».