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Enregistrement W3150290208 · doi:10.82308/14725

Family and heritage language maintenance: Parents' and children's attitudes over the years

2020· article· en· W3150290208 sur OpenAlexaboutno aff
Junping Zhang

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritage languagePsychologyHistoryDevelopmental psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le maintien de la langue d’héritage constitue un problème très important pour les familles immigrantes. Pour des raisons diverses, de plus en plus de parents immigrants d’origine chinoise prêtent attention au maintien de la langue d’héritage chez leurs enfants. Dans le but d’explorer les attitudes des parents et des enfants immigrants chinois envers le maintien de leur langue d’héritage, et comment l’âge joue un rôle dans le développement de la langue d’héritage chez les enfants, nous avons recruté des participants à une école de langue en enseignement du chinois à Montréal et recueilli des données en menant des entrevues. Les résultats indiquent que la plupart des parents immigrants chinois trouvent l’apprentissage du chinois important et qu’ils adoptent une attitude positive à l’égard de l’apprentissage de la langue. Cependant, ils accordaient une plus grande importance aux compétences de l’expression et la comprehension orales et attendent plus de ces deux compétences. Différentes attitudes de la part des enfants à l’égard des quatre compétences étaient conformes à celles de leurs parents. En outre, au fil du temps, les parents ont progressivement laissé la responsabilité d’apprendre la langue d’origine à leurs enfants, tandis que les enfants ont développé une autonomie de leur apprentissage de cette langue en grandissant. De plus, les parents et les enfants préféraient demander de l’aide à l’école. Les parents ont décidé d’inscrire leurs enfants à des cours de fin de semaine du chinois au lieu de leur enseigner eux-mêmes à la maison

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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