Professional Identities of French Lx Economic Immigrants: Perceptions from a Local French-Speaking Community
Notice bibliographique
Résumé
Communicative expertise in the host society’s dominant language is central to newcomers’ socio-professional integration. To date, SLA research has largely ignored laypeople’s perspectives about Lx communicative expertise, though they are the ultimate judges of real-life interactional success. Sociolinguistic studies have shown that laypeople may base their judgments of Lx speech not only on linguistic criteria, but also on extralinguistic factors such as gender and language background. To document laypeople perspectives, we investigated the professional characteristics attributed to four ethnolinguistic groups of French Lx economic immigrants (Spanish, Chinese, English and Farsi) who were nearing completion of the government-funded French language training program in Quebec City, Canada. We asked L1 naïve listeners (N = 49) to evaluate spontaneous speech excerpts, similar in terms of content and speech qualities, produced by a man and a woman from each target group. After they listened to each audio excerpt, we asked listeners to select the characteristics they associated with that person from a list of the most frequent professional qualities found in job advertisements. Data analysis showed that few Lx users were perceived as having strong communication skills in French. Logistic regression revealed no significant relationships between language group, gender, communicative effectiveness, and professional characteristics. However, there were significant associations between communicative effectiveness with the following characteristics: can work independently, can relate to others, is dynamic, has a sense of initiative, and shows leadership skills.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».