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Enregistrement W3096835975 · doi:10.1017/s0142716420000454

Acculturation through the lens of language: Syrian refugees in Canada and Germany

2020· article· en· W3096835975 sur OpenAlexaffabout
Katrin Lindner, Kathleen Hipfner-Boucher, Anna Yamashita, Claudia Maria Riehl, Mohcine Ait Ramdan, Xi Chen

Notice bibliographique

RevueApplied Psycholinguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationPsychologyRefugeeSyrian refugeesDevelopmental psychologyOrientation (vector space)Qualitative researchNeuroscience of multilingualismSocial psychologySociologyEthnic groupAnthropologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of our study was to investigate the acculturation experiences of Syrian refugee families in two contexts (Toronto, Canada, and Munich, Germany) 2 years postresettlement. Specifically, using qualitative methodologies, we examined acculturation orientation through the lens of parent and child minority and majority language use and preferences within multiple contexts. The interview data related to parent and child minority and majority language practices in Canada suggested an integration orientation. Those of families living in Germany were less indicative of a clear orientation; contextual factors restricted parents’ participation in the majority culture, while the youngest of their children tended toward assimilation. Our study revealed similarities and differences in the acculturation experiences of Syrian refugees in Canada and Germany and unveiled specific factors that influenced acculturation orientation in each country.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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