Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the experience of language brokering in highly proficient Chinese-English bilinguals where 50% of them were language brokers. Essentially, language brokering as a phenomenon is the activity of informal translation to facilitate communication between persons and languages. Predominantly from first- and second-generation immigrant households, brokers take on many different settings and materials to achieve these informal translation activities and tasks. It has been shown in previous studies, that brokers tend to be more agile and dynamic across languages. The present study used counterpart idioms to test language brokers and non-brokers recording their accuracy. The counterpart idiom judgment task tested idiom type (decomposability and familiarity) in both English and Chinese language directions [e.g., English direction “kill two birds with one stone”, answer “一石二鸟”- pin yin: yī shí èr niǎo (figurative meaning in both English and Chinese – “to succeed in achieving two things in a single action”)]. Findings showed that brokers similarly scored in decomposable idioms (D) and non-decomposable (ND) particularly in Chinese. Non-brokers showed significantly differently in both decomposable (D) and non-decomposable (ND) idioms where decomposable idioms (D) scored greater than non-decomposable (ND) in Chinese. Both groups responded more accurately in D than ND in English. Overall, brokers had a higher accuracy than non-brokers and responded more similarly across languages, idiom types (decomposable and non-decomposable), and familiar and unfamiliar idioms.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».