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Enregistrement W3117904614 · doi:10.22363/2618-8163-2020-18-4-409-421

Russian-as-a-heritage-language vocabulary acquisition by bi-/multilingual children in Canada

2020· article· en· W3117904614 sur OpenAlexaffabout
Veronika Makarova, Natalia Terekhova

Notice bibliographique

RevueRussian language studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyLinguisticsMultilingualismHeritage languageNounNarrativeVocabulary developmentNeuroscience of multilingualismPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The significance of this paper is in its contribution to the innovative and rapidly developing research area of Russian as a heritage language (RHL) around the world. The purpose of the reported study is to explore Russian vocabulary development by bi-/multilingual children acquiring Russian as a heritage language in Canada. The materials come from vocabulary development and non-canonical lexical forms (NCF, earlier known as errors) in the speech of 29 bi-/multilingual children (between the ages of 5 and 6) from immigrant families in Saskatchewan, Canada (RHL group) as well as of 13 monolinguals from Russia (MR group). The study employs a method of a comparative analysis of vocabulary in picture-prompted narratives by children from the above two groups. The results demonstrate that bi-/multilingual RHL speaking children produced significantly more lexical NCFs as compared to their monolingual peers (MR), whereas narrative length in words, speech rate in wpm and vocabulary size did not differ across the two groups. Most NCFs in the RHL sample related to the use of verbs, followed by NCFs in the use of nouns. Unlike the speech of MR speakers, RHL participants language use exhibits some slight impact of dialectal forms, a few borrowings from English and code-switches to English. The study has applications for the theory of bi-/multilingualism as well as for teaching RHL to children of immigrants in North American and other contexts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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