Speaking Foreign Languages in the United States: Correlates, Trends, and Possible Consequences
Notice bibliographique
Résumé
With President George W. Bush's unprecedented call in January 2006 to expand the foreign language capacity of the United States, it has become clear that languages other than English (LOE) are of great interest to public policy in the United States. Yet the language capacity of the United States remains poorly documented. The 2000 General Social Survey (GSS) included new questions concerning the languages spoken by 1,398 respondents. Although about one quarter (26%) of respondents to this GSS sample claimed they could speak another language, only 10% overall said they could speak it very well. Those respondents who speak a foreign language were typically aged 25–44, graduate school educated, self‐identified as being of a race other than White, and living in large metropolitan cities and on the coasts. Spanish (50%), French (15%), and German (9%) were the most common languages spoken by the survey respondents. Whereas 67% of respondents who learned the language at home as a child said they could speak it very well, only 10% of those who learned it in school or elsewhere did speak it very well. As expected, LOE speakers gave significantly more responses revealing support of LOE and policies favorable to immigration, with LOE‐home speakers being more positive about these issues than LOE speakers who learned the language at school. These findings can help to inform national policy debates concerning how best to address the language needs of the United States.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».