Linguistic Variation in Animal-Sound Word Development: The Cross-Linguistic Examination of Common Animal-Sound Words
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to investigate the cross-linguistic differences in the development of animal-sound word production in children between the ages of 12-30 months across 17 languages. Specifically, I examined whether children’s ability to produce animal-sound words are impacted by factors such as age, gender, language, and syllable length. Previous studies have displayed that animal-sound words (e.g., woof woof) were among the early words of monolingual English-speaking children. However, there is little known about how the development of animal-sound words may differ in other languages. Due to linguistic exposure to animals, familial influences, and other variables impacting the child, it is likely that there are cross-linguistic differences in the production of animal-sound words. Using MacArthur-Bates Communicative Development Inventories (MB-CDIs) data from Stanford's Word Bank, I examined children’s animal-sound word production across 17 languages: English, Cantonese, Croatian, Danish, French, Greek, Hebrew, Italian, Kiswahili, Korean, Norwegian, Mandarin, Russian, Slovack, Spanish (Mexican), Swedish, and Turkish. For the English language, we included data from children speaking American English, Australian English, British English. For French, we included data from children speaking French as well as French (Quebecois). A total of 17,409 participants (8,199 girls, 8,091 boys, and 135 not reported), ranging between 12-30 months, were included in this dataset. Specifically, this study included the analysis of seven animal-sound words: cockadoodledoo (rooster), baa baa (sheep), meow (cat), moo (cow), quack quack (duck), grr (bear), and woof woof (dog). Results show that children’s age, gender, language, and syllable length are all significant predictors of the development of animal-sound words. The findings suggest that there are differences across the languages and through the patterns of animal-sound word production cross-linguistically. Clinical implications 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».