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Enregistrement W2995585967 · doi:10.1017/s0305000919000850

Effects of parental input quality in child heritage language acquisition

2020· article· en· W2995585967 sur OpenAlexafffundabout
Evangelia Daskalaki, Elma Blom, Vicky Chondrogianni, Johanne Paradis

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Language · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPsychologyHeritage languageInterrogativeQuality (philosophy)Variety (cybernetics)Language acquisitionDevelopmental psychologyAffect (linguistics)Language developmentTask (project management)LinguisticsFirst languageFocus (optics)CommunicationMathematics educationComputer sciencePedagogyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the role of parental input quality on the acquisition of Greek as a heritage language in Western Canada. Focusing on subject use, we tested four groups of Greek speakers: monolingual children, heritage children, and the parents of each one of those groups. Participants completed an elicited production task designed to elicit subject placement in wide focus and embedded interrogative contexts, where postverbal subjects are preferred/required in the monolingual variety. Results gave rise to two main conclusions: first, the parental input received by heritage children may be qualitatively different from the parental input received by monolingual children, in that it contains a higher rate of deviant preverbal subjects. Second, parental input quality in addition to quantity may affect the outcome of heritage language acquisition, in that children producing a higher rate of preverbal subjects had parents whose Greek input was not only quantitatively reduced, but also richer in preverbal subjects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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