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Enregistrement W2069855122 · doi:10.1177/0261927x07300078

Intergroup Contact and Minority-Language Education

2007· article· en· W2069855122 sur OpenAlexaffabout
Stephen C. Wright, Évelyne Bougie

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrejudice (legal term)Heritage languageSocial identity theoryIngroups and outgroupsPsychologySocial psychologyFirst languageIdentity (music)Identification (biology)Second-language acquisitionLinguisticsSocial groupPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors consider two related approaches that may be important in the amelioration of language-based discrimination. The first focuses on the attitudes of the dominant-language group and applies recent perspectives on the intergroup contact theory to suggest ways of reducing prejudice among members of the dominant group. Research with White/Anglo children in California are used to show the potential benefits of bilingual over English-only education in this regard. The second approach focuses on the psychology of the minority-language group. Supported by research with Inuit children in Arctic Quebec, the authors describe how heritage-language education can have a positive impact on personal and social identity, support heritage-language development, facilitate second-language acquisition, and perhaps buffer the negative impact of discrimination on self-esteem and well-being by supporting the development of strong ingroup identification.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,471 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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