Motivational Factors for Learning English as a Second Language Acquisition in Canada
Notice bibliographique
Résumé
New immigrants' arrival in any country indeed brings new challenges to settle in the country. Learning the language of a new country is one of the major hassles in settling and starting a new life. In Canada, new immigrants must learn English as a second language because English is an official language and is also used day to day in almost all provinces except for a few states where the French language is more acceptable compared to English. Learning English requires motivation and there are some barriers in learning. Thus, this study addresses these barriers and assesses what motivational factors are there for new immigrants to learn English. It was a cross-sectional quantitative study conducted at a poly-cultural center, and Canada from June-2018 to December-2018. A total of 325 participants who registered and gave consent were included in this study. The results showed that factor 1 (Desire for career and economic enhancement) is significantly associated with age groups (P=0.001), gender (0.001), educational status (P=0.012), and time in Canada (P=0.027). Factor 2 (Desire to become a global citizen) is not significantly associated with all demographic data except for gender (P=0.027). Factor 3 (Desire to communicate and affiliate with foreigners) shows an association with all other demographic characteristics, except for gender (P=0.63), nationality (P=0.568), and educational status (P=0.091). In factor 4 (Desire for self-satisfaction), only educational status (P=0.046) has a significant association. Factor 5 (self-efficacy) and factor 6 (Desire to be integrated with other cultures) do not show any significant association with any demographic characteristics. In conclusion, the main motivating factors for new immigrants learning English as a second language acquisition is the desire for career and economic enhancement and the desire to communicate and affiliate with foreigners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».