MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408150532 · doi:10.70637/27q98v83

Influence des langues premières sur l’acquisition du français L3 : une étude exploratoire de l’association entre la dominance langagière et le positionnement adjectival chez les enfants

2024· article· en· W4408150532 sur OpenAlexaff
Caroline Mekhaeil

Notice bibliographique

RevueActes des Journées de linguistique · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensCouncil of Ontario UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon of language transfer involves the replication of linguistic structures from a pre-acquired language onto a target language. In the context of L2 acquisition, the only source of transfer is the L1. However, in L3 acquisition, both L1 and L2 can influence L3. An understudied mechanism possibly involved in determining L3 transfer source is language dominance. This article presents a preliminary study testing language dominance in two L1s (English and Egyptian Arabic) to see if it could explain the source of transfer to beginner-level L3 (French). An influence of dominance on the source of transfer to an L3 was predicted. Unlike other studies, in this study, language dominance was tested by more than one measure and using simultaneous bilinguals. Language dominance was tested by measures of morphosyntax and vocabulary obtained from oral production tasks and by a background questionnaire providing information on the input (language exposure) and output (language use) of each pre-acquired language. The source of transfer was measured by a preference task testing concrete and evaluative adjective placement in 21 children aged 7 to 10 years old. The preliminary results of this study suggest that language dominance of pre-acquired languages does not play a role regarding the source of transfer to L3, which is in agreement with some previous studies (e.g. Lloyd-Smith et al., 2021; Ramos Feijoo & García Mayo, 2023).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActes des Journées de linguistiqueMême sujetFrench Language Learning MethodsTravaux en français237 207