The Impact of Codemixing on Language Differentiation in Young Bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon by which a lexical item or phrase from one language is inserted into another, known as codemixing, is common in adult bilingual communities around the world (Genesee & Nicoladis, 1997). In many types of immersion programs as well, codemixing is a common strategy for introducing target vocabulary. However, little research has been conducted on the precise impact that vocabulary exposure via codemixing may have on how the target item is encoded by child listeners – namely, how it is assigned to one language or another. Spanish- and English-speaking children (n = 10) between 3 and 6 years old were recruited to participate in this experiment, in which phonetically English- or Spanish-apparent nonwords were presented in the context of a “codemixed” or “non-codemixed” sentence and participants were asked to decide to which language the nonword belonged. Results demonstrated a considerable bias toward categorizing most of the nonwords as Spanish (the non-dominant language for all ten children), although the language in which the nonword was introduced also considerably impacted children’s judgments. While the nonword’s phonology appears somewhat influential in determining its language of origin, this was not as impactful as the overall linguistic context.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».