The Lexical Development of Canadian-Born Romanian L1 Bilingual Kindergarteners
Notice bibliographique
Résumé
This study charts the lexical development of three sequential bilingual kindergarteners whose first language, Romanian, was acquired naturalistically at home, and whose second language, English, was acquired in kindergarten. The children’s lexical development in English and Romanian was assessed at five different points over a two-year period via the PPVT-4 (peabody picture vocabulary test 4) and a specially adapted PPVT-4 for Romanian. The children’s lexical repertoires were further analyzed to uncover home versus school and cognate versus non-cognate acquisitional differences. In addition, because there is no database of lexical items acquired by monolingual Romanian children, the PPVT-4 adapted for Romanian was administered to 22 monolingual six-year-old Romanian children in Sibiu, Romania. The findings indicate the following: (i) the three bilinguals’ receptive vocabulary in English was below average when they joined kindergarten, and at or above average two years later; (ii) their lexical growth in Romanian was steady; (iii) the bilinguals’ scores for words belonging to a home register reflected ceiling effects in English and Romanian (i.e., were very well known); (iv) academic words were known to an equal extent in English and Romanian, but scores were lower than for the home register; and (v) there was no definitive evidence of cognate facilitation. A comparison of the monolingual and bilingual Romanian repertoires reflects the following: (i) equally high scores for home items; (ii) differences in scores in the academic register in favour of the Romanian monolinguals; and (iii) important lifestyle and cultural differences between the groups. The Romanian children, for example, were more familiar than their Canadian counterparts with items related to home maintenance, such as șmirghăluiește (‘sanding’) and mistrie (‘trowel’), or items probably learned in school, such as foca (‘walrus’) and broască țestoasă (‘tortoise’).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».