The acquisition of sociolinguistic competence in a Welsh immersion context
Notice bibliographique
Résumé
Previous research in Canada shows that French immersion students acquire a limited range of registers available to L1 speakers and do not reach full sociolinguistic competence (Mougeon et al. 2010). Welsh immersion differs insofar as pupils from Welsh-speaking and non-Welsh-speaking homes are taught together. However, no studies compare the acquisition of sociolinguistic competence between these groups. The first aim of the research was to conduct a variationist analysis of the stylistic repertoires of students who speak Welsh at home. The second aim was to compare these patterns with those of students who do not speak Welsh at home to determine whether sociolinguistic competence is acquired. Data were collected from two areas—one with frequent Welsh use in the community and one without—to assess whether sociolinguistic competence is more easily acquired with greater community exposure, as shown in study abroad (Regan et al. 2009) and migrant contexts (Ryan 2018). Data were elicited in three speech contexts of differing formality. To identify style-shifting patterns, three stylistically variable features of Welsh—possessive pronouns, past tense verbs, and intensifiers—were examined. Findings reveal that by the age of 17, immersion students have acquired many of the same constraints and patterns of use, regardless of home language background. More formal contexts elicited higher rates of more formal variants for each of the three features. Furthermore, I found that those who did not speak Welsh at home were more likely to use informal variants overall, showing that they are more likely to be modelling their speech on their peers, rather than the more formal educational variety, which sets this study apart from other variationist work on international immersion. This finding shows that combining pupils of different home languages is likely to promote the acquisition of sociolinguistic competence among young immersion pupils.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 ».