MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7128171343 · doi:10.31178/bwpl.27.1.5

THE USE OF GENERIC SUBJECTS BY ROMANIAN HERITAGE LANGUAGE SPEAKERS IN MULTILINGUAL CONTEXTS

2025· article· W7128171343 sur OpenAlex
Mihaela Pirvulescu, Elena Valenzuela

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBucharest Working Papers in Linguistics · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRomanianHeritage languagePluralNounContext (archaeology)Cultural heritageFirst language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the use of plural nouns in generic contexts among heritage speakers of Romanian growing up in an English-dominant context in Canada and acquiring French as a third language through the French Immersion program. Building on crosslinguistic research on genericity, we investigate whether these children produce target-like plural noun forms in Romanian compared to English and French, and whether their performance reflects crosslinguistic influence or factors tied to heritage language maintenance. Sixteen heritage Romanian children and five Romanian-dominant controls completed elicitation tasks in all three languages, testing both generic and specific contexts. Statistical analyses revealed significant differences across languages, with Romanian showing the lowest accuracy, particularly in generic contexts, and English showing near-target performance. These results provide new empirical evidence from a rarely studied population, highlighting the vulnerability of heritage morphosyntax to dominant-language structural patterns. The findings underscore the importance of heritage language input and the potential for typologically related languages, such as French, to support heritage language maintenance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle