Canadian-born trilingual children’s narrative skills in their heritage language and Canada’s official languages
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the narrative production of 12 trilingual children aged 8;7–11;10 in three languages: heritage Romanian as a first language, mainstream English as a second, and school French as a third. Narrative macrostructure was analyzed via the Narrative Structure Scheme, while microstructure was assessed via story length, lexical diversity, and subordination index. An additional microstructural measure was Guiraud’s index of lexical richness. Results were only partially compatible with monolingual or bilingual findings. Analyses demonstrated that: (i) group macrostructural strength was equal across languages but only as a central tendency; and (ii) while the correlation between Romanian and English macrostructure almost achieved significance, neither was related to French scores. Contrary to the findings of Heilmann et al.’s monolingual study, no microstructural component correlated with macrostructure. Within microstructure, there was no significant difference in sentence complexity (measured through the subordination index) across languages, but scores for lexical diversity and Guiraud’s index were lower in French than in Romanian and English. The findings point to distinctions between trilinguals and both bilinguals and monolinguals, and the possible problem with testing trilinguals for language proficiency or disorders using instruments created for monolinguals.Trial registration: Netherlands National Trial Register identifier: ntr-.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».