Bilingual children's long‐term outcomes in English as a second language: language environment factors shape individual differences in catching up with monolinguals
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle