French-Speaking Minorities in Ontario and New Brunswick: Surviving or Thriving?
Notice bibliographique
Résumé
When the Royal Commission on Bilingualism and Biculturalism recommended that both Ontario and New Brunswick become officially bilingual in 1967 to prevent inevitable linguistic assimilation, only the latter did so. My research question focuses on the effects of Ontario's decision. Was the Commission right in maintaining that official bilingualism was necessary? Has Ontario created a language regime that is able to prevent assimilation without becoming fully bilingual? I aim to explore whether Ontario's decision not to adopt bilingualism has led to increased assimilation for Franco-Ontarians as compared to Acadians in New Brunswick. To do so, I examine the Speeches from the Throne and legislation in both provinces from 1967 to 1985 to investigate the level of commitment in each province to preventing assimilation. I use reports from both provinces in 1985 to determine whether there was a disparity in the level of access to French-language services between the two provinces. To study the possible effects of any disparities, I examine census data to measure linguistic assimilation rates in both provinces from 1971 to 2011. I expect to find that Ontario had a lower level of commitment to its French-speaking citizens' needs than New Brunswick, and that this has translated into higher rates of assimilation for Franco-Ontarians.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».