Italian Canadian and Italian Australian adolescent speech: A comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on two separate studies in Canada and Australia on adolescent speech varieties used by high school students studying Italian as a foreign language. The focus is on examining Italian Australian speech used as the social dialect spoken by Italian Australian in certain social contexts. Students pursuing Italian studies as a second language (L2) in a local high school in Melbourne, Australia, completed a voluntary written questionnaire. The analysis of the data collected reveals patterns of adolescent communication of clique-coded language discourses. This pattern was used as the basis for cross-cultural comparisons between Italian Canadian and Italian Australian adolescent discourse. The paper provides some contextual background to the Canadiana and Australian immigration experiences, with comments on the study of Italian a L2 in both countries. This is followed by a discussion of a framework for analyising adolescent speech, with a framework that focuses on clique-coded discourse. The data is then analysed and discussed with a focus on clique-coded discourse. The paper concludes by acknowledging that Italian Canadian and Italian Australian adolescent speech reflects the types of observations suggested in the literature by researchers such as Aulino (2005), Clivio & Danesi (2000) and Danesi (2003a, 2003b); who are among the very few who have carried out cross-cultural comparisons, that is a manifestation of similarities in a distinct and recognizable speech code. The findings of these studies may have pedagogical implications in the context of curriculum content.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».