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Enregistrement W3097955548 · doi:10.1177/0261927x20966734

Ethnolinguistic Vitality, Identity and Power: Investment in SLA

2020· article· en· W3097955548 sur OpenAlexaff
Richard Clément, Bonny Norton

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitalityIdentity (music)IdeologyContext (archaeology)PsychologySocial identity theorySocial psychologySociologyRelevance (law)Representation (politics)LinguisticsIdentity formationEpistemologySocial groupSelf-conceptPoliticsPolitical scienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article concerns the relationship between social context, identity and intergroup relations. It reviews early formulations pertaining to contextual influences and proceeds to examine vitality theory, specifically, ethnolinguistic vitality (EV). The ensuing discussion considers objective aspects of EV such as the demographic representation of a group and delineates multiple influences modulating their impact on intergroup relations. Subjective formulations of EV focusing on how it is perceived are then examined in view of their interaction with intergroup issues such as ideologies, the formation of networks and language loss. While acknowledging the wide conceptual girth of EV, a central intergroup issue remains communication. Following through, issues pertaining to language acquisition are therefore scrutinized as they relate to EV, linguistic identification, and motivation. A parallel is drawn with Bourdeusian approaches, which orient the analysis toward the dynamics of power and investment. Specifically, attention is directed to ideological and identity processes underpinning the learner’s involvement in the learning task. The paper concludes with a discussion of the relevance of the concept of global English as well as the necessity for a framework of contextual factors reaching beyond intrapsychic constructs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,416 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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