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Enregistrement W4385282070 · doi:10.1044/2023_jslhr-22-00193

Bilingual Adolescents' Complex Syntax Production in Both Languages Across Conversational and Expository Contexts

2023· article· en· W4385282070 sur OpenAlexaff
Eve Julie Rioux, Elin Thordardottir

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsSyntaxConversationContext (archaeology)SentencePsychologyLexical diversityDependent clauseNeuroscience of multilingualismLanguage productionComputer scienceVocabularyCognitionHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Bilingual development has been shown to be highly dependent on language-specific exposure. This study extended the study of bilingual development to adolescence and to the production of complex syntax in two contexts: conversation and expository discourse. METHOD: = 14) aged 12 to 17 years produced French and English conversational and expository samples. Measures of mean length of T-units and clausal density were used, as well as a measure of detailed subordinate clause diversity developed in this study. RESULTS: Both groups produced more complex syntax in expository discourse compared to conversation and performed very similarly overall. Significant group differences were found in French subordinate clause diversity but not in sentence length or clause density. For EFbil, differences between languages were unexpectedly greater in conversation. Previous language exposure impacted both languages of the EFbil and in both contexts. CONCLUSIONS: This study is the first to report on the spontaneous syntactic use of bilingual adolescents in both their languages. Subtle but significant differences were found in the syntactic skills of the two groups. Expository and conversational contexts each provided unique information on aspects of complex syntactic development, calling into question the idea that the ability to produce a more complex context guarantees conversational abilities. Finally, for the EFbil, previous language exposure impacted both languages, particularly in conversation. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.23713152.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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