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Record W2756536343 · doi:10.18192/olbiwp.v8i0.2119

Développement métalinguistique chez de jeunes enfants bilingues comparés à des monolingues

2017· article· fr· W2756536343 on OpenAlexaffvenue
María Antonietta Pinto, Sonia El Euch

Bibliographic record

VenueOLBI Journal · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous présentons deux études sur le développement métalinguistique d’enfants bilingues, les uns italien–anglais, les autres italien–français, avec un même test métalinguistique en plusieurs versions linguistiques. La première étude, menée dans des classes de maternelles et primaires à Londres, a impliqué 118 enfants de quatre et cinq ans, dont 64 bilingues simultanés italien–anglais, et 54 monolingues anglais, tous issus d’un milieu socioculturel favorisé. Les bilingues ont obtenu des résultats métalinguistiques significativement supérieurs aux monolingues, indépendamment de la version linguistique du test (italienne ou anglaise). La deuxième étude a impliqué 101 enfants de cinq ans, dont 47 bilingues italien–français (31 simultanés et 16 consécutifs) fréquentant une école française à Rome, et 54 monolingues, dont 27 étaient des monolingues italiens testés à Rome en version italienne et 27 des monolingues français, testés en version française à Paris. Comme dans la première étude, tous les enfants appartenaient à un milieu favorisé. Les résultats ont montré que les bilingues ont eu de meilleurs résultats que les monolingues indépendamment de la version du test et de la distinction entre simultanés et consécutifs.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.439
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.084
GPT teacher head0.424
Teacher spread0.339 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes2
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