Does incidental English impact the L1 and L2 acquisition of a micro-language? The language exposure and proficiency of Icelandic students with different home language backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
In a digital age, English increasingly competes for time and status with many smaller societal languages. This study examined the language exposure and proficiency of older school-age children learning Icelandic as L1 and L2 alongside incidental English. 122 students, age 10–16 years (65 with Icelandic as L1, 42 as L2, and 15 as one of two L1s) filled out self-reports of their oral and written language proficiency and a diary documenting current language use. Cumulative Icelandic exposure was obtained from parent report. 93 of the students were also administered a formal Icelandic test. All groups spent a similar time using English but in different settings. Individual variability was large. Cumulative Icelandic exposure predicted L2 Icelandic tested performance but not self-ratings. Current exposure to each language was generally associated with higher performance in that language. Current English use was associated with lower Icelandic performance. Studies of L2 learning need to be expanded to more diverse contexts than those comprising a strong societal and a heritage language. Iceland is an example of a context where clearer policy may be required to ensure that L2 speakers not only maintain their home language but also have adequate opportunity to master their societal 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».