Syntactic awareness skills in English among children who speak Slavic or Chinese languages as a first language and English as a second language
Notice bibliographique
Résumé
Aims and objectives/purpose/research questions: The purpose of this study was to examine syntactic awareness skills in English, among two groups of children: native Chinese speakers and native Slavic (L1) speakers. Both groups were second language English (L2) speakers. Their syntactic awareness skills were compared to a matched sample of L1 English speakers. Design/methodology/approach: Eighty-six third grade students participated in the study, matched between language groups on the basis of age and gender, as well as academic achievements and word reading levels. Data and analysis: L1 English and L1 Slavic groups performed significantly better on the syntactic awareness task than did the L1 Chinese group. A close examination of specific syntactic constructions revealed that the L1 Chinese group did not perform as well as the other groups on past tense constructions, which do not exist in Chinese but do exist in Slavic languages. However, there were no between-group differences on superlative and comparative constructions, which exist in all three languages. Findings/conclusions: The results contribute to our knowledge about cross-linguistic influences between English, Slavic, and Chinese, showing that L1 Slavic facilitates the learnability of L2 English, while L1 Chinese impedes the learnability of L2 English. Originality: The originality of the study lies in the comparison of children from three different L1 groups, matched with respect to reading level. The examination of languages that are typologically different in their syntax is unique. Significance/implications: The results highlight the importance of taking the specific language backgrounds of L2 learners into consideration. Limitations: The current study did not include an assessment of L1 language proficiency among participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 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 tête enseignante, 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 ».