Mitigating Lexical Attrition in Saudi EFL Learners: The Role of Digital Practices and Bilingual Contexts
Notice bibliographique
Résumé
This study examines lexical attrition among Saudi secondary school English as a Foreign Language learners. Lexical attrition refers to the gradual loss of previously acquired vocabulary due to factors such as code-switching, infrequent usage, and reliance on L1-dominant communication. Using preliminary survey data and contemporary literature, the research explores cognitive and behavioral factors contributing to vocabulary erosion among digitally active adolescents. Findings indicate that excessive reliance on translation tools, frequent alternation between languages on social media, and passive engagement with visually dominated content such as video games and infographics significantly hinder vocabulary retention. Conversely, learners who actively produce English digital content, use spaced repetition techniques, and participate in structured peer interactions show substantially better long-term vocabulary retention. The study provides evidence-based recommendations for educators, including the integration of gamified learning technologies, promoting bilingual journaling, and fostering English-speaking environments both inside and outside the classroom. This research contributes to the existing literature on second language (L2) vocabulary attrition by highlighting practical strategies to sustain lexical competence among high school learners in bilingual, digitally enriched contexts.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».