Language Education for Newcomers in Rural Canada: Needs, Opportunities, and Innovations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of scholarship on the integration of newcomers to Canada takes place within the large urban centres of Toronto, Vancouver, and Montreal (Shields, Turegun, & Lowe, 2014). In recent decades, however, higher numbers of immigrants are choosing to settle in rural areas for lower costs of living, local job opportunities, and quality of life (Manitoba Labour and Immigration, 2015). In addition, larger numbers of privately sponsored refugees are being sponsored into smaller towns and cities (Rural Development Institute, 2016). Finally, the Government of Canada uses immigration as an intentional strategy to grow regional centres (Burstein, 2010). These shifts mean that rural areas are seeing larger numbers of immigration, without the benefit of years of extensive research to know how these areas are uniquely positioned to welcome newcomers, and what barriers and opportunities exist for integrating newcomers in rural areas. This article will explore the topic of newcomer integration in rural areas as it relates to language learning. Language is one aspect of integration that can promote all other aspects of integration in an intersectional (Anthias, 2008) way. As a newcomer has more language ability, they can have easier access in social integration, economic integration, cultural integration, as well as political and civic integration (Derwing & Waugh, 2012). This article will examine the existing literature on rural immigration, related theory, and the unique nature of rural areas, including common barriers and opportunities. Finally the article will explore promising practices and innovations that are being used in Canada that have potential for impact in smaller centres, practical considerations for education and teacher preparation, and a critical analysis of teacher education programs. Keywords: Human migration; integration; language learning; settlement
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle