MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2547739745

Translanguaging business: Unpredictability and precarity in superdiverse inner city Leeds (WP4)

2015· article· en· W2547739745 sur OpenAlexaff
Mike Baynham, Jessica Bradley, John Callaghan, Jolana Hanušová, James Simpson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRomani and Gypsy Studies
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslanguagingCzechSlovakInterpreterSociologyLinguisticsPedagogyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Leeds business case study focuses on Klara, a Czech-speaking community interpreter and her work with advocates providing interpreting services on an hourly-paid basis for a number of organizations. Klara’s business is her interpreting work with advocates who are primarily concerned with assisting Czech and Slovak Roma migrants in Leeds with the problems they face with life in a new country, principally the complex business of claiming benefits. Our work with Klara allows an insight into the lives of these new migrants, living in precarious conditions, on the borderline between low pay employment and benefit claiming. We examine in detail the role of the different languages in these migrants’ interpreter-mediated interactions. We examine translanguaging in four different areas: English/Czech/Slovak interlingual translanguaging, intralingual translanguaging in English, intralingual translanguaging in Czech and Slovak, and interdiscursive translanguaging. Our study extends into Klara’s home life, where we see that Klara works hard to ensure that her children have access to the Czech language. We also examine her electronically-mediated communication, much of which exemplifies the blurring of boundaries between work and social interaction in online communication. The study took place in the Leeds suburb of Harehills. In the process of collecting data with Klara, we gained an insight into the lives of new migrants, living in precarious conditions, on the borderline between low pay employment and benefit claiming. We examine in detail the role of the different languages in these migrants’ interpreter-mediated interactions, using the notion of translanguaging. Klara’s work as a community interpreter means that language is crucially her business. Our study also extends into Klara’s home life, and we see that Klara also makes language her business there, working to ensure that her children have regular and consistent access to the Czech language. This report comprises eight sections overall. Following this introduction we provide background on the Roma in Leeds, the population who Klara has most contact with in her professional life. In Section 3 we discuss the foundational literature relevant to our study: superdiversity and neoliberalism; the employment and also exploitation characteristic in early stage migration; how linguistic ethnography can afford rich insights that it does into the events and practices we observe; a focus on the interpreting event from a literacy studies perspective; the site of interpreting as a contact zone; translanguaging at work and at home; and the use of social media in superdiverse multilingual environments. Section 4 on methodology details our overall approach, gives an overview of data collection, and describes the individual data sets, and how our analysis enables them to work in combination. The two central analysis sections (5 and 6) cover respectively interaction at work and translanguaging in the home, and we include a short section (7) on mediated discourse which straddles the work/life boundary.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRomani and Gypsy StudiesTravaux en français237 207