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Enregistrement W2998680567 · doi:10.5539/ijel.v10n1p230

Practicing Language Therapy for Effective Simultaneous Bilingualism: Case Studies

2019· article· en· W2998680567 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Zafar Baig, Muhammad Zammad Aslam, Tahir Yaseen, Hafiz Shabir Ahmad, Muhammed Murtaza, Muhammad Javid Abbas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismMultilingualismPhenomenonDual languageNorm (philosophy)PsychologyLinguisticsDevelopmental psychologyMathematics educationPolitical sciencePedagogyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bilingualism and multilingualism are not a typical phenomenon in this present world, rather, it is a norm in the world’s societies these days. People may happen to be bilingual either by acquiring two languages parallelly in their life since childhood or learn with the passage of time as sequential and simultaneous bilinguals. The current study aims to find out the role of language therapists, in terms of supporting parents and teachers, to benefit maximum out of this dual-language ability of their young children, for this case studies were conducted to investigate the question and it was concluded that balanced use of both languages help a child to perform well with proper guidance of language professionals to the parents and teachers. Furthermore, parents always seem trying their child become bilingual because they consider it a positive thing for the better future of their child. This age is the age of advanced technology and science in which new skills are required and demanded. Nowadays, in the whole world, different languages are being used in this technological progress, especially, the developed countries dominate in this field (technology) due to their advanced knowledge in different fields. Hence, the developed countries use their own language(s) in technology and inventions that make it essential to learn more languages. These case studies also depict how much it is advantageous or disadvantageous being bilingual or multilingual.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,388
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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