Narratives in Two Languages: Storytelling of Bilingual Cantonese–English Preschoolers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to compare narratives generated by 4-year-old and 5-year-old children who were bilingual in English and Cantonese. METHOD: The sample included 47 children (23 who were 4 years old and 24 who were 5 years old) living in Toronto, Ontario, Canada, who spoke both Cantonese and English. The participants spoke and heard predominantly Cantonese in the home. Participants generated a story in English and Cantonese by using a wordless picture book; language order was counterbalanced. Data were transcribed and coded for story grammar, morphosyntactic quality, mean length of utterance in words, and the number of different words. RESULTS: Repeated measures analysis of variance revealed higher story grammar scores in English than in Cantonese, but no other significant main effects of language were observed. Analyses also revealed that older children had higher story grammar, mean length of utterance in words, and morphosyntactic quality scores than younger children in both languages. Hierarchical regressions indicated that Cantonese story grammar predicted English story grammar and Cantonese microstructure predicted English microstructure. However, no correlation was observed between Cantonese and English morphosyntactic quality. CONCLUSIONS: The results of this study have implications for speech-language pathologists who collect narratives in Cantonese and English from bilingual preschoolers. The results suggest that there is a possible transfer in narrative abilities between the two languages.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».