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Enregistrement W3128889590 · doi:10.1080/01434632.2021.1879090

National language in a globalised world: are L1 and L2 adolescents in Iceland more interested in learning English than Icelandic?

2021· article· en· W3128889590 sur OpenAlexaff
Elin Thordardottir

Notice bibliographique

RevueJournal of Multilingual and Multicultural Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesIcelandic Centre for Research
Mots-clésIcelandicFirst languageLinguisticsImmigrationSecond-language acquisitionLanguage acquisitionPsychologyAmbivalenceSociologyPolitical scienceSocial psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language acquisition and Language Maintenance (LM) both depend on ample opportunity and motivation. Currently, many national language societies are undergoing Language Shift (LS) to English, impacting their acquisition as first (L1) and possibly even more as second (L2) language. This study interviewed 44 adolescents, including 24 L1 and 20 L2 speakers of Icelandic, on their views on the importance of Icelandic and English, whether Icelandic is hard to learn, and their future plans. Qualitative and quantitative results showed highly similar views and future plans across groups; both languages were considered important but for different purposes. However, L1 speakers were far more likely to think that Icelandic is hard to learn, and only L1 speakers attached cultural value to Icelandic. L1 speakers were more ambivalent than L2 speakers on whether immigrants should learn Icelandic. L2 students’ ability to learn Icelandic appears impacted more by lack of opportunity than by lack of motivation. The study suggests that LS to English contributes to decreased opportunities to learn Icelandic as L2. It is further suggested that language policy in Iceland as well as international policy on which languages should be considered vulnerable due to a minority status need to be revisited in a globalised world.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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