How language environment, age, and cognitive capacity support the bilingual development of Syrian refugee children recently arrived in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on the bilingual development of refugee children is limited, despite this group having distinct characteristics and migration experiences that could impact language development. This study examined the role of language environment factors, alongside age and cognitive factors, in shaping the Arabic as a first/heritage language and English as a second language of recently arrived Syrian refugee children in Canada ( N = 133; mean age = 9 years old; mean family residency = 23 months). We found that Arabic was the primary home language with some English use among siblings. Children did not engage frequently in language-rich activities in either language, especially not literacy activities in Arabic. Parent education levels were low: most had primary school only. Hierarchical regression models revealed that stronger nonverbal reasoning skills, more exposure to English at school, more sibling interaction in English, more frequent engagement in language-rich activities in English, and higher maternal and paternal education were associated with larger English vocabularies and greater accuracy with verb morphology. Arabic vocabulary and morphological abilities were predicted by older age (i.e., more first/heritage language exposure), stronger nonverbal reasoning skills and maternal education. We conclude that proximal environment factors, like language use at home and richness, accounted for more variance in the second language than the first/heritage language, but parent factors accounted for variance in both languages.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».