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Enregistrement W4214511357 · doi:10.15760/etd.7740

Japanese-English Code-Switching by Postwar Speakers in Contemporary America

2021· dissertation· en· W4214511357 sur OpenAlexaboutno aff
Andre Shepherd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésCode-switchingFormative assessmentNeuroscience of multilingualismLinguisticsHistorySociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In her examination of Japanese-English bilingualism in Toronto, Nishimura (1995b) demonstrated that second-generation Japanese-Canadians varied their speech dependent on the audience they were addressing. According to her, the Japanese-Canadians spoke primarily in English to fellow second-generation speakers, while maintaining conversations in Japanese with those who had spent their formative years in Japan. However, when addressing audiences composed of both groups, they switched back and forth evenly between the two languages. Following research done by Woolard (1989) on the effects of societal influences on language, the state of the Japanese-Canadians can be related to the breakup of the ethnic enclaves in which they had lived prior to the onset of World War II, also described by Nishimura (1995a). In contrast, this study examines the language used by more recently arrived Japanese-American speakers, whose families had not undergone the political instability of earlier generations. Three groups of these postwar Japanese-English speakers, each consisting of one native speaker and two Japanese-American heritage speakers, provided the data for the study via conversations that were recorded during an internet call. These speakers came from a variety of educational backgrounds, and often spent at least some time in both Japan and the U.S. Following Myers-Scotton (1993), this study claims the diversity of parts of speech being used inside of one clause is a reliable metric that can be used in order to categorize a bilingual's speech. Using this method, the study finds that all of Nishimura's forms of bilingual speech are still being used among contemporary Japanese-Americans: a mostly Japanese version, a mostly English version, and a version in which the two languages are more evenly combined. The first two variants consist of the primary language with the occasional use of mostly single words from the other language, while the third contains a greater variety of grammatical items from both languages, and even grammatical overlaps that are not easily explainable in either language. Lastly, unlike the second-generation Japanese-Canadians from pre-war Japanese ethnic neighborhoods, who switched equally between Japanese and English when speaking to native speakers and fellow Japanese Canadians, the postwar second-generation Japanese-Americans in this study use primarily English in the same contexts. This occurs in spite of a consistently high opinion concerning the use of Japanese as held by the postwar speakers. Although the existence of the three variants of bilingual speech is confirmed among postwar Japanese-Americans, the choice of which variant to use is

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,383 · 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'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

Citations0
Publié2021
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