The linguistic Odyssey of Russian-speaking immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Aims and objectives/purpose/research questions: Very little is known to date about the long-term dynamics of balancing home and dominant languages by adult immigrants. Russian-speaking immigrants in Canada remain an underrepresented group with no available studies of their language development. To address these gaps, this article describes a linguistic journey experienced by Russian-speaking immigrants in Canada as they adapt to the life in the host country. The major objective of the study is to examine the importance of learning the host country’s majority languages (English and French) vis-à-vis maintenance of the home language as seen by the participants in the beginning and after a few years of immigration. Design/methodology/approach: The article reports the results of a mixed-methods study involving an online survey and written narratives about language dynamics in immigration. Data and analysis: One hundred Russian-speaking immigrants from nine countries residing in seven Canadian provinces participated in the study. The analysis involves quantitative comparisons of responses involving correlation and chi-square tests as well as qualitative descriptions of the participants’ linguistic experiences. Findings/conclusions: The results indicate that over the time since immigration, the importance of the English language learning decreases, and the importance of Russian language maintenance increases for the participants, whereas the salience of acquiring French remains unchanged. Originality: The new finding is the trajectory of the relationship between the participants’ interest in the home language and culture maintenance and host languages and cultures learning over the years of immigration. Significance/implications: These results align with the authors’ linguistic equilibrium hypothesis of language dynamics in immigration. The implications of the study involve long-term support of linguacultural needs of immigrant communities. Limitations: The research conducted during COVID-19 was limited in methods and would benefit from in-person interviews in future. Expanding the project to other immigrant groups for comparison is another direction for future research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».