Biliterate Adolescents' Writing Skills in a Two-Majority Language Context
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined the writing skills of English-French bilingual (EFbil) adolescents with extensive exposure to both languages in a two-majority language context. METHOD: = 12) aged 12 to 17 years. All participants wrote image descriptions in French; EFbil also wrote in English. Between-group comparisons were run for complex syntax, errors, and productivity. Within-group comparisons looked at bilinguals across their languages, and oral and written syntax for both groups. Predictors of text quality were explored through multiple regression analyses. RESULTS: In French, both groups performed similarly on productivity and syntactic measures. Bilinguals made more errors, but both groups had a high error-to-productivity ratio. Bilinguals performed similarly in both languages on all measures, except errors that were higher in French. Comparisons between oral and written modalities followed similar patterns for both groups. French exposure and all syntactic measures as well as time spent reading in French were predictive of French text quality. However, a low error-to-productivity ratio best predicted French text quality. CONCLUSIONS: Results indicate a similar syntactic performance in French for monolinguals and bilinguals given comparable French school exposure. Being schooled in French did not prevent bilinguals from developing equivalent writing skills in their first language, English. As a majority and globalized language, the environment appears to have allowed bilinguals to maintain sufficient exposure to support their English skills. These results also point to a mutually contributing relationship between the ability to write good content quality and to respect the spelling and grammar of the language.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».