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Enregistrement W1997811826 · doi:10.1017/s0142716413000301

Academic discourse: Dissociating standardized and conversational measures of language proficiency in bilingual kindergarteners

2013· article· en· W1997811826 sur OpenAlexaff
Kathleen F. Peets, Ellen Bialystok

Notice bibliographique

RevueApplied Psycholinguistics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésPsychologyLinguisticsLanguage proficiencyConversationNeuroscience of multilingualismNarrativeStandardized testLinguistic performanceLanguage assessmentCommunicationMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the relationship between performance on standardized measures of language proficiency and conversational measures of the same features used in academic discourse among 24 monolingual and 25 bilingual kindergarteners. Academic discourse performance was considered for both its linguistic and its genre features in two discourse forms: narrative and explanation. Bilinguals performed more poorly than monolinguals on standardized measures of language proficiency, yet they performed similarly to monolinguals in the discourse-based linguistic and genre features. Moreover, genre features were more strongly related to linguistic features assessed through discourse than to standardized tests of these same features. These findings indicate that standardized measures of language proficiency underrepresent the abilities of bilingual children and that children's second language proficiency may be more accurately reflected in conversation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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