Urdu as a First Language: The Impact of Script on Reading in the L1 and English as a Second Language
Notice bibliographique
Résumé
Urdu is a classic example of digraphia, a linguistic situation in which different scripts are used to write the same language (Ahmad, 2011). The analysis of orthographic practices of reading and writing Urdu in Arabic script versus in Urdu script reveals that Muslims learning to read the Quran in Western countries are not explicitly aware of the features specific to Urdu script. The present study examined awareness of script similarity; suggesting that bilinguals who read both scripts, Urdu and Arabic would have an advantage in acquiring L1 through the same scripts. Fifty Canadian bilingual children (6-10 years) were tested for language ability, cognitive and phonological processing skills in two languages: Urdu their L1 and English their L2. In contrast to English, Urdu was written in an adapted version of Arabic script. Groups were created based on whether they were above or below the standardized mean on the Urdu and/or Arabic measures. A binary logistic regression showed that there was a significant difference between readers who are good and/or poor at one or both languages, in terms of L2 decoding. The correlations between L1 and L2 phonological awareness showed that phonological awareness is not a language specific mechanism (Comeau et al., 1999). These skills predict word recognition cross-linguistically as a result of the linguistic interdependence between L1 and L2. Recent research on L2 literacy development suggests the need to examine transfer of literacy skills on a case-by-case basis for each language, based on similarities and differences between L1 and L2 scripts, particularly if the readers show low levels of literacy in one script, in this case their L1 (Genesse et al., 2006).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».