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Évaluation de la précision de la mémoire de travail phonologique dans une population bilingue Marion Bouffier et Steve Majerus GCPN meeting 2019 10/12/2019 1

Évaluation de la précision de la mémoire de travail phonologique …©sentation GCPN 2019... · Introduction Capacité Nombre limité d’items pouvant être maintenus en MT Slot

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Évaluation de la précision de la mémoire de travail phonologique dans une population bilingue

Marion Bouffier et Steve Majerus

GCPN meeting 201910/12/2019

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IntroductionMémoire de travail (MT)

Faculté à maintenir et manipuler temporairement un input en vue de le restituer

Comment évaluer la performance de la MT?

Capacité ou précision?

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Introduction

CapacitéNombre limité d’items pouvant être maintenus en MTSlot models (Miller, 1956; Cowan, 2001)

Mesure binaire de la performance de la MT

Précision Résolution avec laquelle les items

sont maintenus en MT Resource models (Ma et al., 2014)

Mesure continue

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IntroductionLa précision est surtout étudiée dans le domaine visuel (Bays et al., 2009; Burnett Heyes et al., 2012; Gorgoraptis et al., 2011; Klyszejko et al., 2014; Zokaei et al., 2011)

Quelques études dans le domaine auditivo-verbal

Syllabes de la langue (Gilbert et al., 2017; Hepner & Nozari, 2019; Joseph et al., 2015)

Tonalités (Clark et al., 2018)

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IntroductionTechniques d’ajustement d’un item-test à un item précédemment présenté

Burnett Heyes et al., 2012 Joseph et al., 2015

5

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IntroductionAdaptation du visuel au verbal?Aspect catégoriel du langage

Sons isolés Peu représentatifs du traitement langagier

Etudier la précision à un niveau plus fonctionnelMots de la langue

Interdépendance entre système langagier et MT

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Objectifs1. Utilisation d’un gradient de similarité phonologique pour évaluer la précision Tâche de reconnaissance

Manipulation du niveau de similarité phonologique entre un item-cible et un item-test

Hypothèses Taux de fausses alarmes accru quand la similarité est particulièrement élevée

Précision des représentations insuffisante pour discriminer les items proches

7

Rép

on

ses

corr

ecte

s

Similarité

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Objectifs2. Exploration de la variation des niveaux de précision en fonction de la maîtrise

langagière chez des personnes bilingues Tâche de similarité phonologique dans la première langue (L1) et deuxième langue (L2)

Deux groupes de participants bilingues français-anglais

L1 français ou anglais

Hypothèses Si précision différente en L1 et L2: Sensibilité différente à la similarité phonologique

Si précision similaire en L1 et L2: Pattern de fausses alarmes semblable

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MéthodesParticipants

Groupe français L1 Groupe anglais L1 T-Test pouréchantillons

indépendants

N 25 (16 femmes) 25 (14 femmes)

Age μ = 22.760 ; σ = 3.045 μ =22.520 ; σ = 2.725 BF10 = 0.293BF01 = 3.414

Nombre d’années d’études

μ = 15.160 ; σ = 2.511 μ = 15.240 ; σ = 1.451 BF10 = 0.285BF01 = 3.510

Age d’acquisition L2 μ = 8.32 ; σ = 3.66 μ = 5.36 ; σ = 4.50 BF10 = 3.735BF01 = 0.268

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MéthodesTâche de MT

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MéthodesEvaluation de la maîtrise langagière en L1 et L2 Vocabulaire réceptif (EVIP, Dunn & Dunn, 1997)

Vocabulaire productif (Bonin et al., 2003)

Deux séances de test Ordre des tâches contrebalancé

Séance 1: L1 Séance 2: L2

Min. 2 jours, Max. 2 semaines

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Résultats maîtrise langagièreMoyenne des scores aux tests langagiers proportionnalisés

ANOVA mixte 2 (Groupe) * 2 (Langue)

12

BFInclusion Language = 1.739e +15 BFInclusion Groupe = 1.056 BFInclusion Language * Groupe = 0.317

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

L1 L2

Maî

tris

e la

nga

gièr

e

Groupe français L1 Groupe anglais L1

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Résultats précision MT: ExactitudeANOVA à mesures répétées 2 (Langue) * 3 (Condition): Groupe français L1

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Dissimilar Moderately similar Highly similar

Acc

ura

cy (

corr

ect

reje

ctio

ns)

French English

BFInclusion Language = 0.457BFInclusion Condition = 8.474e +23 BFInclusion Language * Condition = 0.620

13

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Résultats précision MT: ExactitudeANOVA à mesures répétées 2 (Langue) * 3 (Condition): Groupe anglais L1

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Dissimilar Moderately similar Highly similar

Acc

ura

cy (

corr

ect

reje

ctio

ns)

French English

BFInclusion Language = 5.937e  +7 BFInclusion Condition = 2.137e +14 BFInclusion Language * Condition = 1.329

14

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Résultats précision MT: ExactitudeANOVA mixte 2 (Groupe) * 2 (Langue)

BFInclusion Group = 1.114 BFInclusion Language = 33.948BFInclusion Group * Language = 1.074e +7

15

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

WM French WM English

Acc

ura

cy (

corr

ect

reje

ctio

ns)

French L1 English L1

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Résultats précision MT: TRANOVA à mesures répétées 2 (Langue) * 3 (Condition): Groupe français L1

16

500

1000

1500

2000

2500

3000

Dissimilar Moderately similar Highly similar

Res

po

nse

tim

e

French English

BFInclusion Language = 4.255e +92 BFInclusion Condition = 15989.938 BFInclusion Language * Condition = 1.453

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Résultats précision MT: TRANOVA à mesures répétées 2 (Langue) * 3 (Condition): Groupe anglais L1

17

BFInclusion Language = 1.986e +60 BFInclusion Condition = 25612.142 BFInclusion Language * Condition = 0.043

500

1000

1500

2000

2500

3000

Dissimilar Moderately similar Highly similar

Res

po

nse

tim

e

French English

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Résultats précision MT: TRANOVA mixte 2 (Groupe) * 2 (Langue)

18

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

WM French WM English

Res

po

nse

tim

e

French L1 English L1

BFInclusion Group = 1.121 BFInclusion Language = 1.160e +146 BFInclusion Group * Language = 0.111

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DiscussionGradient de précision Forte chute des performances en condition de similarité phonologique élevée

Influence de la langue Précision équivalente pour L1 et L2

Bonne maîtrise de la L2

Pas de différences entre L1 et L2 pour le groupe français L1 Effet de longueur des listes

Exposition à l’anglais dans le groupe français L1

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Implications et conclusion

Exploration de la précision de la MT phonologiqueMeilleure compréhension des représentations langagières

Interdépendance entre MT et système langagier

Précision de la MT verbale pour L2 moins maîtrisée?

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Merci pour votre attention!

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Backslides

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MéthodesMots de quatre phonèmes appariés sur Fréquence lexicale

Imageabilité

Structure CV

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Résultats précision MT: CertitudeANOVA à mesures répétées 2 (Langue) * 3 (Condition): Groupe français L1

24

3,6

3,8

4

4,2

4,4

4,6

Dissimilar Moderately similar Highly similar

Cer

tain

ty

French English

BFInclusion Language = 6.072 BFInclusion Condition = 62300.855 BFInclusion Language * Condition = 0.083

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Résultats précision MT: CertitudeANOVA à mesures répétées 2 (Langue) * 3 (Condition): Groupe anglais L1

25

3,5

3,7

3,9

4,1

4,3

4,5

Dissimilar Moderately similar Highly similar

Cer

tain

ty

French English

BFInclusion Language = 146275.187 BFInclusion Condition = 39.490 BFInclusion Language * Condition = 1.199

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Résultats précision MT: CertitudeANOVA mixte 2 (Groupe) * 2 (Langue)

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BFInclusion Group = 0.235 BFInclusion Language = 0.181BFInclusion Group * Language = 3.025e  +6

3,5

3,7

3,9

4,1

4,3

4,5

WM French WM English

Cer

tain

ty

French L1 English L1