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Enregistrement W4400392104 · doi:10.37213/cjal.2024.33541

Refugee-background students in Canadian French immersion programs: Exploring the perspectives and ideologies of educators

2024· article· en· W4400392104 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stephen Davis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIdeologyFrench immersionRefugeePedagogyCultural competenceSociologyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

French immersion (FI) programs are becoming increasingly culturally and linguistically diverse as a result of growing migration to Canada. In the present mixed-methods study, I explore the perspectives and ideologies of teachers, principals, and central office staff in eight school divisions in Saskatchewan, Manitoba, and Alberta with respect to refugee-background students in FI programs. Through the triangulation of survey responses (N=126) and interviews (N=40), I examine perspectives pertaining to four themes: 1) suitability of FI for refugee-background students; 2) language learning; 3) challenges facing refugee-background students; and 4) supports and resources in FI programs. Adopting the theoretical perspective of sociolinguistics for change, I discuss three underlying ideologies shaping the perspectives of FI educators across the Canadian Prairies: 1) English-first ideologies; 2) deficit ideologies; and 3) ideological tensions between inclusion and support.

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)0,000
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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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