Heritage language learners of English: Linguistic gaps and cognitive strengths
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined whether Heritage Language Learners (HLLs) of English display profile effects in their performance on knowledge- and processing-dependent measures relative to the standardised mean scores of monolingual speakers. The study also investigated the influence of several experiential factors on HLL performance. METHOD: Participants were 59 Arabic-speaking HLLs from six to nine years old. The children completed a battery of linguistic tests in their L1 and L2, as well as cognitive measures of short-term and working memory and non-verbal intelligence. RESULT: Significantly lower standardised scores were observed for HLLs as compared to the standardised mean scores on all Arabic/English language tasks except L2 word reading. HLLs scored at or above age-level expectations on cognitive measures except the Arabic nonword repetition task. Stepwise regression analyses examining variance in HLLs' performance, age and richness of environment consistently explained HLLs' performance in L1 Arabic, but different factors accounted for HLLs' performance in English depending on the task. Age was the only variable that consistently explained variance in performance on the cognitive measures. CONCLUSION: The results suggest that processing-dependent measures may be less sensitive to difference in language experience than traditional knowledge-based measures such as standardised measures of language and vocabulary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».