Notice bibliographique
Résumé
This study addresses language use by Korean-English bilinguals in self-addressed writing. Internal use of language sheds light on the speaker-related factors in language use and code-switching. While code-switching is a highly popular topic in bilingualism, it has been underexplored in self-addressed writing, where the interlocutor and domain factors are neutralized. To fill in this gap in research, the current study poses the following research questions: 1. Does picture priming trigger the use of a language associated with the culture represented in the picture (in a shopping list scenario)? 2. What languages are employed by the participants in self-addressed task-based writing (a to-do list) and why? 3. What are the code-switch patterns in the writing tasks? The study employs a mixed-methods approach with quantitative and qualitative elements that come from the analysis of three writing tasks, a survey, and answers to an open-ended post-writing question produced by 34 Korean-English bilinguals residing in Canada. The results show that participants did not necessarily code-switch, and some of them used only one language. The number of English words in the tasks correlated with the length of residence in Canada, the language the participants were most comfortable with, and English fluency. Picture priming increases the production of words in the language associated with the picture. Lack of priming decreases code-switching. The participants explain their language choice by the context, their experience with the tasks, language preference, cognitive load, and frequency of language use.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».