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Enregistrement W4237037904 · doi:10.32920/ryerson.14665917.v1

Everything Irie: Examining the Occurrence of Jamaican Patois in the Greater Toronto Area

2021· preprint· en· W4237037904 sur OpenAlexaboutno aff
Danielle A. Taylor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Major Research Project (MRP) examines the occurrence of Jamaican patois in the Greater Toronto Area (GTA) among people of a Caribbean ethnic or cultural background. This project supplies data on the demographic characteristics of Jamaican patois speakers in the GTA and the situational contexts in which they use the language. The study has been developed as a pilot and foundation for further qualitative research in the field of communication to investigate the motivating factors of Jamaican patois use in the GTA. This MRP uses the theoretical frameworks of Code Switching (Deubers, 2014; Langman, 2001), Communication Accommodation Theory (Giles, 2008; Gallois, Ogay & Giles, 2005; Giles & Ogay, 2007), and Co-Cultural Communication Theory (Orbe 1996, 1998) to analyze the answers received in response to a quantitative online survey questionnaire. According to survey responses, participants adjust their use of Jamaican patois in the GTA as a means of assimilation and social conformity. Overall, research participants speak the most Jamaican patois at home and while socializing and/or engaging in activities outside of the home. Participants with a higher level of income and education speak less Jamaican patois regardless of physical or social contexts and a significant number of participants speak Jamaican patois if it works to their favour. These findings indicate that, while Jamaican patois use by Caribbean’s in the GTA is associated with a lower level of income and education, the intra- and possibly intercultural affordances of the language merit further study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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