Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this book is to present recent studies in the field of multilingualism and L3, bringing together contributions from an international group of specialists from Austria, Canada, Germany, Portugal, Spain, Switzerland, Turkey, and United States. The main focuses of the articles are three: language acquisition, language learning and teaching. A collection of theoretical and empirical articles from scholars of multilingualism and language acquisition makes the book a significant resource as the papers present a wide perspective from main theories to current issues, reflecting new trends in the field. The authors focus on the heterogeneity and complexity that characterize third language acquisition, multilingual learning and teaching. As the issues addressed in this book intersect, it represents an asset and therefore the texts will be of great relevance for the scientific community. Part I presents different topics of L3 acquisition, such as syntax, phonology, working memory and selective attention, and lexicon. Part II comprises texts that show how the research on language acquisition informs pedagogical issues. For instance, the role of the knowledge of previous languages in the teaching of L3, the attitudes of multilingual teachers to plurilingual approaches, and the benefits of crosslinguistic pedagogy versus classroom monolingual bias. In sequence, Part III consists of texts on individual learning strategies, such as motivation and attitudes, crosslinguistic awareness, and students’ perceptions about teachers’ “plurilingual nonnativism”. All these chapters include several different languages in contact in an acquisition/learning context: Basque, English, French, German, Italian, Ladin, Portuguese, Russian, Spanish, and Turkish.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».