Heritage language use in the country of residence matters for language maintenance, but short visits to the homeland can boost heritage language outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how heritage children's experiences with the heritage language (HL) in the country of residence (e.g., children's generation, their HL use and richness) and the country of origin (e.g., visits to and from the homeland) may change as a function of the migration generation heritage children belong to, and how this may in turn differentially influence HL outcomes. Fifty-eight Greek-English-speaking bilingual children of Greek heritage residing in Western Canada and New York City participated in the study. They belonged to three different generations of migration: a group of second-generation heritage speakers, which were children of first-generation parents; a group of mixed-generation heritage children of first- and second-generation parents; and of third-generation heritage children with second-generation parents. They were tested on a picture-naming task targeting HL vocabulary and on an elicitation task targeting syntax- and discourse-conditioned subject placement. Children's performance on both tasks was predicted by their generation status, with the third generation having significantly lower accuracy than the second and the mixed generations. HL use significantly predicted language outcomes across generations. However, visits to and from the country of origin also mattered. This study shows that HL use in the country of residence is important for HL development, but that it changes as a function of the child's generation. At the same time, the finding that the most vulnerable domains (vocabulary and discourse-conditioned subject placement) benefited from visits to the country of origin highlights the importance of both diversity of and exposure to a variety spoken by more speakers and in different contexts for HL maintenance.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».