“His Favorite Things Mahi Al-hadia” Social Functions of Code Switching in Bilingual Children’s Conversations
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the occurrence of code switching among six Arabic-English Saudi bilingual children living in the United States at the time of the study. A Qualitative research design, using three research instruments namely, parental questionnaire, language portraits, and recorded storytelling sessions, was conducted in order to investigate the social functions of code switching. The study adopted Myers-Scotton’s (1993) Markedness Model to examine better the social motivation behind code switching in children’s conversations. Overall, the findings revealed the participant’s dominant and preferred language to be English, and the switch to English was frequent to serve certain functions, such as to change the addressee, engage in interaction, make alignment, ask for translation, expand, invoke authority, and finish the conversation. Moreover, this study contributes to the current research on the Markedness Model among bilingual children by providing evidence for Myers-Scotton (1993) as marked and unmarked code switching was observed among the Arabic-English bilingual children. This study also agrees with previous studies (e.g., Bolonyai, 2005; Fuller, Elsman, & Self, 2007; Myers-Scotton, 2002) that argued that bilingual children are rational and social actors who choose a given code intentionally to achieve certain social goals in a given interaction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».