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Enregistrement W4386763394 · doi:10.3138/cmlr-2022-0078

Exploring Socio-Political Dimensions of Heritage Language Maintenance: The Case of Vietnamese Speakers in Montréal

2023· article· en· W4386763394 sur OpenAlexaffvenueabout
Thao-Nguyen Nina Le, Pavel Trofimovich

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnameseImmigrationPoliticsIdentity (music)DiasporaPrideHeritage languagePsychologySocial psychologyGender studiesSociologyPolitical scienceLinguisticsLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on heritage language (HL) development often focuses on immigrants’ identity and social network as predictors of HL maintenance. However, an important and overlooked factor is the socio-political circumstances that trigger emigration, such as whether immigrants relocate due to economic hardship or political turmoil. This study examines if the pattern of HL maintenance and its association with immigrants’ ethnolinguistic identity and social engagement differ for families of political versus economic immigrants. Participants were 38 parent–child pairs from Montreal’s Vietnamese diaspora. The parents identified their reason for immigration and completed an ethnolinguistic questionnaire, their children provided a HL communication profile, and all participated in interviews. To determine participants’ Vietnamese speaking skills, short interview excerpts were rated for accentedness, comprehensibility, fluency, and global knowledge. Participants were generally successful at maintaining their HL, but there was a decline in the children’s Vietnamese, especially for the economic immigrants. Several ethnolinguistic variables (desire to preserve a HL, pride in heritage culture) and social network properties (network size, intimacy, communication-related stress) appeared to contribute to HL maintenance. However, these relationships were different (and sometimes opposite) in the groups of political versus economic immigrants, suggesting that HL development and maintenance are subject to various contextual influences.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,599

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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