Native speaker constructions in multilingual families
Notice bibliographique
Résumé
This thesis addresses the well-established subject area of native speaker research. Previous research into the native speaker has addressed the history of the concept of the native speaker, criticisms of this concept, and alternative terms for native- and non-native speaker. My research investigates how members of multilingual families construct the concept of the native speaker based on their lived experiences. To further guide my research, I investigate how the families establish and enact language beliefs through their constructions of themselves as multilingual subjects. \n \nI have designed small scale, qualitative case studies, which focus on families who share multiple languages as a family. I conducted focus group discussions with three families who share German in their language repertoires, and analyzed the data of two of these families. In the focus group discussions, the family members were encouraged to share their lived experiences as they relate to language use, language ideologies, and sharing multiple languages as a family. \n \nThe results of this study show that the family members construct the concept of the native speaker based on their lived experiences and most often confirm the existing literature on the subject. A common theme throughout the family members’ constructions of the native speaker is the influence of the monolingual bias. Through the focus on native speaker constructions in the context of a multilingual family, the influence of the family members’ native speaker constructions on their family language polices (FLP) is noted and briefly explored.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».