Quantitative analyses in a multivariate study of language attrition: the impact of extralinguistic factors
Notice bibliographique
Résumé
Most linguistic processes — acquisition, change, deterioration — take place in and are determined by a complex and multifactorial web of language internal and language external influences. This implies that the impact of each individual factor can only be determined on the basis of a careful consideration of its interplay with all other factors. The present study investigates to what degree a number of sociolinguistic and extralinguistic factors, which have been previously demonstrated or claimed to be relevant in the context of language attrition, can account for individual differences in first language (L1) proficiency. Data were collected from attriting populations with German as their L1: one in a Dutch language context ( n = 53) and one in a Canadian English setting ( n = 53). These groups were compared to a reference group of Germans in Germany ( n = 53). Overall, the proposed outcome measures (derived from both formal tasks and a free speech task) are argued to be stable and valid indicators of attrition effects. The predictor variables under investigation are shown to fall into several reliable factor groups, for example, identification and affiliation with L1, exposure to German language and attitude towards L1. These are the factor groups that have, so far, been considered the most important for the process of L1 attrition or maintenance. However, the predictive power exercised by these factor groups in the present study is shown to be relatively weak.
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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 | 0,036 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».