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Enregistrement W4281945045 · doi:10.3138/cpp.2021-064

The Youngest Bilingual Canadians: Insights from the 2016 Census Regarding Children Aged 0–9 Years

2022· article· en· W4281945045 sur OpenAlexaffvenueabout
Esther Schott, Lena V. Kremin, Krista Byers‐Heinlein

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismCensusIndigenousImmigrationHome languageBilingual educationGeographyFirst languageIndigenous languagePsychologyDemographyMedicineSociologyPedagogyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we used 2016 Canadian Census data to examine home bilingualism among children aged 0–9 years. Across Canada, 18 percent of children used at least two languages at home, which rose to more than 25 percent in large cities and the Canadian territories. English and French was the most common language pair in Quebec and Ontario, and various other pairs were spoken in most provinces. In the territories, 17 percent of children spoke an Indigenous language and English, and we discuss specific opportunities and challenges for Indigenous language revitalization. The presence of bilingual adults in the home and immigration generation were the strongest predictors of children’s home bilingualism. We conclude by discussing how policies can encourage child bilingualism, such as by supporting children’s home language in early and primary education settings. Such policies must be tailored to the needs of the specific communities to optimally support bilingual children and their families.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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