Language Choice for Swearing: The Case of Spanish-Quebec French Late Bilingual Immigrants
Bibliographic record
Abstract
Estudos anteriores indicaram que o xingamento em um segundo idioma (L2) depende de vários fatores linguísticos e sociodemográficos. O objetivo do presente estudo foi investigar quais fatores influenciam a escolha do idioma para xingamentos entre 55 imigrantes latino-americanos bilíngues espanhol-francês tardios em Quebec. Os fatores considerados incluíram proficiência em L2, contato com a aquisição da L2, aculturação, tempo de permanência no país anfitrião, interação com falantes nativos, frequência de uso do idioma, idade de aquisição da L2, gênero, idade e religião. As análises estatísticas de um questionário on-line revelaram que a língua materna continua sendo a escolha preferida para xingamentos. Essa preferência persiste independentemente do avanço da proficiência em L2 ou do fato de a L2 ter sido aprendida dentro ou fora das aulas de idiomas. As análises também indicaram que a exposição à L2 por meio da interação com falantes nativos e uma idade mais precoce de aquisição da L2 foram associadas a uma frequência maior de xingamentos na L2. Esses resultados são discutidos em relação a pesquisas anteriores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".