Chinese Students in Canadian Higher Education: A Case for Reining in Our Use of the Term “Generation 1.5”
Notice bibliographique
Résumé
Roberge defines the 1.5 Generation as “those who immigrate as young children and have life experiences that span two or more countries, cultures and languages” (2009, p. 4). In US and Canadian higher education, the term has gained considerable recognition, with the scope of the term broadening among some educators to include bi/multilingual students in general. In this article, we present selected data on students of Chinese ethnicity (322 survey respondents and three interviewees) from a broader two-year study of the languages, literacies, and identities of multilingual undergraduate students in Vancouver, where, in the 2011 census, one in five of the people living in the city reported being of Chinese ethnicity (Statistics Canada, 2011). Our aim was to analyze how key social, cultural, and linguistic defining features of the term Generation 1.5 that we found in the literature were represented in participants’ survey and interview responses to open questions about their languages and identities. Five themes emerged: (a) being foreign-born and finishing secondary school in Canada, (b) being an international student, (c) being somewhere in between here and there, (d) (in)competence and language use, and (e) perceiving deficit in cultural knowledge. Participants’ responses illustrated complex, transnational interweavings of languages, identities, and literacies around these five themes, leading us to question our institutional use of the homogeneous term Generation 1.5 to describe a heterogeneous group of multilingual, transnational students of Chinese ethnicity.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».