Diaspora Communities, Language Maintenance, and Policy Dilemmas
Notice bibliographique
Résumé
Sri Lankan Tamils are among the newest wave of immigrants in North American and European metropolises. Before the Sri Lankan ethnic conflict became militarized in 1983, Tamils left the island sporadically for educational purposes, and mostly to the colonial metropolis London. In the past 20 years, however, they have migrated in increasing numbers to many other locations in the West. I have been visiting three locations in particular – Toronto, London, and Lancaster (California) – since 1996 to understand the Tamil community’s orientation to English language (see Figure 3.1). Currently, according to the estimates of local Tamil community organizations, there are about 150,000 Tamils in Toronto (the largest community of Tamils in a single city outside Sri Lanka) and 50,000 in London.1 While they are scattered in the United States, Tamils form a cohesive community of about 35 families (120 people) in a small town populated by 121,000 people in Lancaster (approximately 60 miles north of Los Angeles). Though this is a smaller community (providing fewer subjects for research), I wanted to compare how a fairly close-knit immigrant community in a small town reflected the trends of scattered settlements in other urban locations.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».