Bilingual children's long‐term outcomes in English as a second language: language environment factors shape individual differences in catching up with monolinguals
Notice bibliographique
Résumé
Bilingual children experience more variation in their language environment than monolingual children and this impacts their rate of language development with respect to monolinguals. How long it takes for bilingual children learning English as a second language (L2) to display similar abilities to monolingual age-peers has been estimated to be 4-6 years, but conflicting findings suggest that even 6 years in school is not enough. Most studies on long-term L2 development have focused on just one linguistic sub-domain, vocabulary, and have not included multiple individual difference factors. For the present study, Chinese first language-English L2 children were given standardized measures of vocabulary, grammar and global comprehension every year from 4 ½ to 6 ½ years of English in school (ages 8½ to 10½); language environment factors were obtained through an extensive parent questionnaire. Children converged on monolingual norms differentially according to the test, with the majority of children reaching monolingual levels of performance on the majority of tests by 5 ½ years of English exposure. Individual differences in outcomes were predicted by length of English exposure, mother's education, mother's English fluency, child's use of English in the home, richness/quality of the English input outside school and age of arrival in Canada. In sum, the timeframe for bilinguals to catch up to monolinguals depends on linguistic sub-domain, task difficulty and on individual children's language environment, making 4-6 years an approximate estimate only. This study also shows that language environment factors shape not only early-stage but also late-stage bilingual development.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».