La coexistence de deux langues chez l’individu bilingue : une étude de cas sur l’usage des langues chez l’enfant bilingue français-anglais dans le cadre bilingue du Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire de maîtrise, nous nous intéressons au bilinguisme des enfants bilingues français-anglais au Québec. Il s’agit d’une étude de cas de sept enfants âgées d’entre 9 et 12 ans. Pour décrire leur réalité et conception bilingue, ce travail vise à répondre principalement aux questions suivantes : \n1.\tQuand et comment se manifestent les deux langues des enfants bilingues ? Quelles influences ont les différentes situations sur l’usage des langues ? \n2.\tÀ quel point les enfants sont-ils conscients de leurs choix linguistiques et quelles sont leurs préférences et motivations linguistiques ? \n3.\tPeut-on observer de l'alternance codique chez les sujets, de quel type est-elle ? Quelle parait en être la motivation? \n \nPour répondre aux questions, nous avons conduit des entrevues avec nos sept sujets d’étude. Les questions de l’entrevue sont posées partiellement en anglais, partiellement en français, pour permettre l’apparition du parler bilingue et alternances de codes. Pour analyser les réponses obtenues lors de l’entrevue, ce travail se fonde sur les théories émises des concepts de bilinguisme social, individuel et de l’enfant, l’identité et attitudes langagiers de l’individu bingue, l’usage situationnel des langues, les modes linguistiques et l’alternance de codes, la production du langage bilingue et la typologie de l’alternance codique. \n \nNos hypothèses, \n1.\tIl y aura des situations linguistiques précises, mais non pas nécessairement universelles, qui ont un impact sur le choix de la langue que les sujets utilisent. \n2.\tIl y aura de la variation entre les sujets par rapport aux niveaux de la prise de conscience et de l’évaluation de leurs choix linguistiques. \nse sont révélées pertinentes. Les situations linguistiques précises, liées primairement à la famille et à l’école, sont fortement dépendantes des individus participants, de l’environnement et de la situation et la fonction de l’interaction. Les sujets ont démontré des niveaux divergents de conscience et évaluations, et nous avons pu repérer leurs préférences linguistiques, tous se penchaient plutôt vers une des langues, normalement pour des raisons d’aisance et d’usage plus fréquente de la langue. Nous avons observé deux types d’alternance : inter-phrasique chez tous les participants et intra phrasique chez deux.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".