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Enregistrement W2144030739 · doi:10.3138/cmlr.68.2.216

Langues, identités et francophonie chez des étudiants universitaires issus de l’immersion française à Vancouver, au Canada

2012· article· en· W2144030739 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Steve Marshall, Ghizlane Laghzaoui

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrench immersionFrenchLiteracyMulticulturalismChristian ministrySociologyHumanitiesPopulationPedagogyPolitical scienceArtDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Canada's federal policy of multiculturalism within a bilingual framework (1971) means that in British Columbia French remains a modern language with a certain degree of privilege. While in BC only 1.3% of the population describe their first language as French (Statistics Canada, 2006), French immersion education is growing, with 7.6% of children studying in French immersion schools between kindergarten and grade 12 (BC Ministry of Education, 2010). Many studies have analyzed the learning of French in Canadian French immersion schools (Cummins, 1983; Dagenais & Day, 1999; Dagenais & Moore, 2008; Heller, 2001, 2006; Swain, 1974, 2000). However, there has been a lack of research into the language and literacy practices of French immersion graduates enrolled in anglophone universities. We address this issue by presenting data from an ongoing three-year longitudinal study, funded by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada, into the language and literacy practices of French immersion graduates studying at an English-medium university in Vancouver, Canada. In this context, the study focuses on the complex interaction between language practices, processes of identity construction, and discourses around the French language which the participants in the study encounter in their social and educational spaces.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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