Notice bibliographique
Résumé
In many countries around the world, determining what languages or dialects should be the instrument of education in schools is a major issue. Today, in Kurdistan this issue is a growing concern, particularly amongst students who speak a Kurdish dialect known as Kurmanji (Hassanpour, 2008, 2012). This thesis is an attempt to investigate the difficulties that Kurmanji students encounter in schools. Its aim is to investigate their attitudes and perceptions towards the Sorani dialect and Sorani speakers. For this reason, twenty students, including 10 males and 10 females, participated in this study. The students were from a Kurmanji town known as Akre. For this study,the qualitative method was used as it allowed the students to describe in detail the difficulties they have faced in schools and the attitudes they had towards the Sorani dialect and its speakers. The research revealed that Kurmanji students faced different kinds of problems not only in their classes, but also in their neighborhoods and communities. These problems ranged from simple issues with classroom curricula and pedagogical approaches, to more extreme problems. Many of the extreme problems involve being humiliated in the classroom by their teachers, being unfairly disciplined and penalized for language mistakes, and many other forms of punitive action. Further, the study reported how these issues have been addressed through the use of a method called bidalectialsim in several countries, such as America, Australia, Canada, England, etc. This method teaches the dominant dialect through the use of the students own native dialect (Yiakoumetti, 2006, 2007). These approaches and solutions can offer Kurdistan a blueprint for how to address their own problems and how to pave the way for speakers of Kurmanji to learn the targeted standard dialect of Sorani in Kurdistan.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».