Pixels and personas: Exploring immigrants’ linguistic identity in gaming literacy
Notice bibliographique
Résumé
In light of increasing immigration trends, understanding the educational implications for ESL classrooms is crucial. This study underscores the often-overlooked role of gaming literacy within the broader multiliteracies framework, offering insights into its potential to support immigrant integration while preserving linguistic identities. By delving into the interplay between gaming literacy, immigrant identity, and sociolinguistics, ESL curriculum development and inclusive practices within immigrant communities should occupy a significant place in research (Cummings, 2000). These findings hold significant implications for addressing linguistic barriers, reshaping ESL pedagogy, and promoting digital literacy to foster inclusion and belonging among immigrant populations. This research investigates how video games influence identity formation and linguistic adaptation within English-speaking host societies by exploring the intersection of gaming literacy and immigrant integration. By addressing the research question, "How does gaming literacy influence identity formation and integration processes among immigrant communities, and what role does it play in shaping their cultural and linguistic adaptation within the English-speaking host society?" the aim is to uncover how gaming literacy may serve as a tool for preserving linguistic identities while facilitating integration. Examining the benefits and drawbacks of video games for ESL students, their impact on linguistic and cultural identities, and their integration with other digital literacies is to elucidate how gaming literacy can enhance language learning and foster a sense of belonging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».