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Enregistrement W3204710504 · doi:10.82308/39316

Language, identity, and investment: Trajectories of purilingual skilled and well-educated immigrants in intercultural Quebec

2020· article· en· W3204710504 sur OpenAlexaboutno aff
Mehdi Babaei

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationIdentity (music)Investment (military)Political scienceSociologyGender studiesLawAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse a exploré les trajectoires d'immigrants qualifiés et instruits, leur investissement dans l'apprentissage des langues, la construction de l'identité et l'intégration à Montréal, Québec. Le Québec accueille des immigrants professionnels et qualifiés pour bâtir son économie, ainsi que pour promouvoir l’identité et le nationalisme du Québec. Bien que le Québec ait adopté des politiques interculturelles visant à reconnaître la diversité linguistique, ces efforts ont été enchâssés dans un cadre linguistique français, dont la Charte de la loi française (loi 101), qui fait du français la langue officielle et de tous les jours au Québec. Plusieurs immigrants sélectionnés dans le cadre du Programme des travailleurs qualifiés du Québec sont ainsi bien éduqués et le français et maîtrisent plusieurs langues. Leurs répertoires plurilingues se développent davantage lorsqu'ils apprennent le français et l'anglais au Québec. Cette étude examine les expériences d'immigrants qualifiés en ce qui concerne leurs attentes, en investissant dans le processus d’apprentissage linguistique. En s'appuyant sur les perspectives poststructuralistes et les approches identitaires de l'apprentissage d'une langue seconde, cette recherche vise à contribuer à la conceptualisation de la relation entre langue et identité chez les immigrants. À cette fin,la thèse se base sur une méthodologie d'enquête narrative avec dix immigrants qualifiés issus de divers milieux sociaux, culturels et professionnels. Plusieurs outils d’enquête ont été utilisés, notamment des entretiens semi-structurés et conversationnels, des journaux de bord, des photographies et des discussions de groupe. Les résultats ont révélé que les participants percevaient le plurilinguisme (après la migration vers le Québec) comme un capital culturel conférant un sentiment d'autonomisation (empowerment), ce qui donnerait le privilège d'être facilement accepté par la nouvelle société et son marché du travail. Leurs scénarios d'emploi infructueux et leur adaptation sociale ont toutefois contredire (ou remis en cause) cette perception. Dans l’ensemble, l’examen des récits des participants a permis de dégager trois thèmes qui ont principalement guidé la collecte de données: 1) l’investissement dans les stratégies d’apprentissage des langues et le capital culturel; 2) la (re) négociation des identités sociales et professionnelles en mobilité; et 3) le désir d'une plus grande réceptivité sociale. Adult Immigrant Language Learning Experience (AILLE), un cadre analytique développé dans la thèse qui s'efforce de combler les lacunes des recherches existantes sur les immigrants adultes, en plus de fournir des informations sur l'apprentissage des langues et les expériences vécues par les immigrants qualifiés du Québec interculturel. Cette étude montre comment l’intégration linguistique et sociale des immigrants dans le tissu économique et socioculturel du Québec pourrait être réalisée de façon plus transparente. La thèse se termine par une discussion sur les implications théoriques et pédagogiques de la recherche, ainsi que par des recommandations d’ordre politique

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
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