Between Attrition and Acquisition: the Dynamics between Two Languages in Adult Migrants
Notice bibliographique
Résumé
In the context of language use of Romanian migrants living in Canada, this thesis examines the linguistic changes and the contributing social, personal, and affective factors involved in the maintenance of a migrant’s first language (L1) as she or he simultaneously acquires a second language (L2) in an L2-dominant environment. Specifically, it investigates the incidence of L1 attrition in the bilingual group, the existence of a possible systematic relationship between the levels of L1 and L2 proficiency, and the influence of sociolinguistic and cognitive factors on L1 attrition and L2 acquisition in bilingual contexts. L1 attrition is defined here as both the reduction of L1 language skills and the restructuring of the L1 according to L2 patterns to the point where communication in the L1 is impaired. The present study involves extensive elicitation of written and oral data in both Romanian and English. First, an assessment of the participants’ history of language acquisition, their attitudes, their patterns of language use, and the nature of their social networks was conducted via sociolinguistic questionnaires and individual interviews. The language aptitude tests used in this project examined phonetic memory, vocabulary learning, and grammatical inferencing abilities. As an indicator of overall language proficiency, formal tests (a C-test and a verbal fluency task) and samples of spontaneous speech in the form of film commenting tasks were analyzed for fluency and grammatical complexity. The results showed that L1 attrition is a possible, but not obligatory, outcome in the first generation of migrants. With the exception of two participants, the majority of the bilinguals in this study, while not perfect matches for the L1 monolinguals, remained within the L1 native range even after a long residence in the L2 country. While proficiency trade-off patterns are not observable at the group level, they were evidenced in the cases of the two attriters identified in this study. With respect to cognitive predictor variables, L1 maintenance does not appear to be a direct function of linguistic aptitude. At the same time, levels of L1 attrition and L2 achievement are dependent on a combination of attitudinal and personal background variables.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».