Effects of the age of second language learning on the duration of first and second language sentences: The role of suppression
Notice bibliographique
Résumé
The primary aim of this study was to account for the finding that late bilinguals produce longer English sentences than early bilinguals. In Experiment 1, Italians who immigrated to Canada either between the age of 2–13 years (“early bilinguals”) or 15–28 years (“late bilinguals”) repeated matched English and Italian sentences following an aural model. The early bilinguals produced shorter English than Italian sentences, whereas the late bilinguals showed the opposite pattern. The same countervailing pattern was evident in Experiment 2, where bilinguals shortened sentences by 20% when instructed to repeat sentences as rapidly as possible. Subgroups of bilinguals who reported using Italian oftenM=46% Italian use) but not seldom (M=8%) were found to have produced significantly longer English sentences than native English (NE) speakers did. The results were interpreted to mean that the late bilinguals produced longer English sentences than the early bilinguals because they needed to expend more resources to suppress their Italian subsystem than the early bilinguals. The perceptual effect of sentence duration was evaluated in Experiment 3, where pairs of English sentences differing in duration were presented to NE-speaking listeners for foreign accent ratings. A 10% shortening caused sentences spoken by late bilinguals to sound less foreign accented but it caused sentences spoken by early bilinguals to sound more foreign accented.
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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».