Plurilingual and pluricultural as the new normal: an examination of language use and identity in the multilingual city of Montreal
Notice bibliographique
Résumé
As plurilingual/multilingual research advances, factors that contribute to or hinder individual’s flexible language use are still underexplored. Questions such as Why do some people identify as plurilingual and pluricultural while others do not? and What factors contribute to high levels of plurilingual and pluricultural competence (PPC)? remain unknown. This article presents results of a mixed methods study with 250 plurilingual participants in the multilingual city of Montreal, Canada. Data was collected through a demographic questionnaire, the Plurilingual and Pluricultural Identity Questionnaire (PPIQ) and the Plurilingual and Pluricultural Competence (PPC) scale. Results show that a vast majority of participants identified as plurilingual and pluricultural, and seven reasons for shaping this identity were found: rich repertoire, lived experiences, awareness of differences and similarities, transculturalism, adaptation and integration, translanguaging, and openness. Moreover, there was a significant difference in PPC scores between Canadian-born participants and participants born outside of Canada, suggesting that speakers of minority languages in Canada have lower PPC scores compared to speakers of Canada’s official languages. These results are significant as they enhance our understanding of language use and identity, suggesting that plurilingualism and pluriculturalism can be the new norm in multilingual contexts but minority languages need further recognition.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».