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Enregistrement W291114972 · doi:10.3138/ijcs.47.187

Être bilingue à Sudbury (Ontario)Étude sur le contact des langues et lareprésentation des identités

2013· article· en· W291114972 sur OpenAlexvenueaboutno aff
María Teresa Pisa Cañete

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Canadian Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismSociolinguisticsFrenchLingua francaSociologyLinguisticsLanguage contactNormativeMultilingualismVitalityEthnologyGender studiesAnthropologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: In this article, we follow the theoretical sociolinguistics procedures used by Milroy, Heller and Mougeon on the choice of language in situations of bilingualism. Fieldwork among five bilingual francophone families in Greater Sudbury / Grand Sudbury (Ontario) enabled us to know the social factors that influence their choice of language in different situations of everyday life. In addition, these families represent two subgroups of the Franco-Ontarian minority population described by Duquette: on the one hand, an elite that promotes a normative French language and the traditional values of both the French culture and, on the other hand, the bilingual speakers for whom the English language offers attractive economic and cultural resources. Differences among Francophones weaken the vitality of their community, while English is required as a lingua franca, despite the historical struggles to achieve a certain level of education, to get jobs or to access a French sociocultural development in Ontario.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,287 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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