Integrating Better but Multilingually: Language Practices of South Asian Immigrants for Settlement and Integration in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Index for Measuring Integration (CIMI) is used by researchers, policy analysts, and government agencies to evaluate newcomer performance against the local-born population across four dimensions: economic, social, political, and health. Despite recognizing integration as a multidimensional and complex phenomenon, the index mainly evaluates the achievement of the four dimensions but without looking at how they are achieved (e.g., the role of different languages) and the type of integration (narrowed or broader) taking place. One underlying assumption can be that since Canada is a bilingual country, one of the official languages must be used for settlement and integration. However, as this study finds, this may not reflect the social reality of the Canadian society where diverse immigrant populations capitalize on official and non-official languages for settlement and integration. Utilizing the four dimensions with language as an additional variable, this quantitative study reports findings from 493 participants from a sub-group of South Asians from Bangladesh, India, and Pakistan who are able to settle and integrate better when English and ethnic languages are used for socio-politico-economic and health integration. In addition to reporting micro-level multilingual integration supported by ethnic concentrations, this study calls for further investigation of the type of integration in ethnic concentrations and its long-term implications for the Canadian society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».