Informations générales
Intitulé de l'offre : Post-doctoral researcher: Experience effects on Early Language (H/F)
Référence : UMR8554-ALIHOR-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : mercredi 11 décembre 2024
Type de contrat : Chercheur en contrat de projet
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 mars 2025
Quotité de travail : Incomplet
Rémunération : 1196.63 € à 1902.70 € bruts mensuels (temps partiel 40%)
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 5 à 10 années
Section(s) CN : 34 - Sciences du langage
Missions
Nous recherchons un chercheur postdoctoral pour réutiliser des enregistrements audio de longue durée (c'est-à-dire ceux collectés à l'aide d'un dispositif portable sur de nombreuses heures). Ces enregistrements offrent une perspective centrée sur l'enfant concernant les discours qu'il entend et produit, et ils ne nécessitent aucun effort de la part de l'enfant ou de la famille. Les données ont déjà été collectées, ou sont en cours de collecte, par des collaborateurs dans de nombreux pays et cultures. Le candidat idéal aura une solide maîtrise des méthodes quantitatives pour travailler avec ces ensembles de données volumineux et complexes, afin de mieux comprendre comment les expériences vécues par les nourrissons et les jeunes enfants influencent leur développement langagier. Une expérience de travail sur le terrain, idéalement en Bolivie, est souhaitée afin d'intégrer plus efficacement des théories et méthodologies anthropologiques dans cette étude. Le candidat devra également être capable de prendre en compte des covariables et des facteurs confondants potentiels, y compris une expérience dans l’étude de l'association entre le statut socio-économique et le langage
Activités
Il sera attendu du candidat retenu de contribuer au dynamisme scientifique de l'équipe et du laboratoire en général (voir Contexte ci-dessous), en proposant des retours sur les projets de recherche menés par d'autres, en collaborant avec eux et en aidant à organiser des activités scientifiques pertinentes (par exemple, des séminaires). Il est également attendu qu'il mène un ou plusieurs projets de recherche précis, qui seront définis d'un commun accord.
Adapter les modèles statistiques pour décrire et comprendre quels facteurs prédisent la variation individuelle dans le développement du langage des nourrissons. Bergelson, E., Soderstrom, M., Schwarz, I. C., Rowland, C., Ramirez-Esparza, N., Hamrick, L., ... & Cristia, A. (2023). Everyday language input and production in 1,001 children from 6 continents. PNAS
Décrire le développement des nourrissons en fonction de leur milieu culturel et linguistique. Hitczenko, K., Bergelson, E., Casillas, M., Colleran, H., Cychosz, M., Grosjean, P., Hamrick, L. R., Kelleher, B. L., Scaff, C., Seidl, A., Walker, S., Cristia, A. (2023). The development of canonical proportion continues past toddlerhood. ICPhS. https://khitczenko.github.io/research/DevCanProp_ICPhS2023.pdf
Reverse Engineering du développement du langage des nourrissons. Lavechin, M., de Seyssel, M., Métais, M., Metze, F., Mohamed, A., Bredin, H., Dupoux, E. & Cristia, A. (2024). Modeling early phonetic acquisition from child-centered audio data. Cognition.
Évaluation des mesures existantes sur le input et outcome des nourrissons. Cristia, A., Gautheron, L., Zhang, Z., Schuller, B., Scaff, C., Rowland, C. F., … Soderstrom, M. (2024, July 3). Establishing the reliability of metrics extracted from long-form recordings using LENA and the ACLEW pipeline. Preprint retrieved from osf.io/preprints/psyarxiv/vufw4
Développer de nouvelles mesures pour le input et outcome des nourrissons. Sy, Y., Harvard, W. N., Lavechin, M. , Dupoux, E., & Cristia, A. (2023). Measuring language development from child-centered recordings. Interspeech. [pdf]
Le candidat devra avoir une expérience suffisante pour pouvoir (co-)superviser des étudiants et/ou enseigner.
Compétences
– Doctorat en linguistique, en Sciences Cognitives ou dans un domaine connexe.
- Au moins 4 ans d'expérience postdoctorale.
- Solide expertise technique pour traiter de grands ensembles de données.
- Capacité à travailler en équipe et bonnes compétences interpersonnelles.
- Excellentes compétences rédactionnelles en anglais et publication dans des revues internationales requises (remarque : parler français n'est pas nécessaire).
- Une expérience en science ouverte sera fortement appréciée.
- Une expérience dans le domaine du langage et du langage de l'enfant est requise.
- Une expérience interdisciplinaire est indispensable ; une expérience de terrain et une familiarité avec la littérature anthropologique sont un plus.
Contexte de travail
Le candidat rejoint un laboratoire interdisciplinaire. Il est composé de plusieurs équipes de recherche regroupant des chercheurs principaux, de post-docs et d’étudiants en doctorat travaillant ensemble sur plusieurs projets, explorant la littérature scientifique et les méthodologies expérimentales.
L’objectif de l’équipe LAAC (Acquisition des langues entre les cultures, voir site web : https://lscp.dec.ens.fr/fr/recherche/equipes-du-lscp/lacquisition-du-langage-travers-differentes-cultures) est de mettre en évidence les mécanismes et processus impliqués dans l’acquisition précoce des langues, dans diverses cultures et communautés linguistiques. Pour cela, nous utilisons une approche interdisciplinaire (allant de la modélisation informatique, aux expériences en laboratoire et à l’analyse avancée des données), et ce dans le contexte de la science collaborative et engagée publiquement. Nous avons une culture de soutien, dont l’acceptation de la diversité culturelle et individuelle.
Le candidat retenu bénéficiera d’un environnement de travail collégial et positif, avec une petite équipe (moins de 10 personnes) bien intégrée dans un laboratoire interdisciplinaire plus large (environ 70 personnes). Le Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistiques (LSCP, voir site web : https://lscp.dec.ens.fr/) est une unité de recherche conjointe de l’École des Hautes Études en Sciences Sociales (EHESS), l’École Normale Supérieure (ENS) et le Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). Au sein du LSCP, notre équipe travaille en étroite collaboration avec le Cognitive Machine Learning (CoML) (voir le site web : https://cognitive-ml.fr/).
Veuillez noter que notre équipe travaille en anglais, la connaissance du français n'est donc pas nécessaire.
Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter à l'adresse suivante : laac.lscp@gmail.com.
Contraintes et risques
Pas de contraintes ni de risques particuliers.