Experience Effects on the Development of Late Second Language Learners’ Oral Proficiency
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effects of second language (L2) experience–operationalized as length of residence (LOR) in Canada—on late Japanese learners of English. Data collected from 65 participants consisted of three groups of learners (short‐, mid‐, and long‐LOR groups) and two baseline groups of native Japanese and native English speakers, with 13 participants in each group. The global quality of the participants’ spontaneous speech production was initially judged by 10 native‐speaking English raters for accentedness (linguistic nativelikeness) and comprehensibility (ease of understanding) and then submitted to segmental, prosodic, temporal, lexical, and grammatical analyses. According to the results, LOR was generally predictive of improved comprehensibility through its association with adequate and varied prosody, optimal speech rate, and proper lexicogrammar usage. In contrast, contributions of LOR to accentedness remained unclear, with less accented speech linked to refined segmental accuracy, vocabulary richness, and grammatical complexity. These findings suggest that learners continue to improve in their L2 oral proficiency over an extensive period of L2 immersion (e.g., 6 years of LOR), and they likely do so by paying selective attention to certain linguistic domains closely linked to comprehensibility—but not necessarily relevant to accentedness—for the purpose of successful L2 communication.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».