“We Are Looking to Each Other, Waiting to Understand”: An Examination of Spatial Repertoires in Newcomers’ Communicative Encounters
Notice bibliographique
Résumé
Research has underlined the importance of communicative competence in order for newcomers to succeed and build resilience in their adopted homeland. Studies on this topic, however, have generally assumed the primacy of linguistic competence as the principal locus of investigation without paying due attention to the nuances of how new immigrants use “spatial repertoires” – interactive assemblages of people, objects, language, and environment – in accomplishing day-to-day communicative goals. Part of a larger project that examined newcomer resilience, this paper reports on the findings drawn from five newcomer families in Canada regarding their assemblage of spatial repertoires to negotiate their communicative needs. Data were collected from semi-structured interviews, written artifacts, art-based multimodal activities, field observations, and reflective notes. Using spatial repertoires in multilingual communication as the conceptual framework, we found that conditions that allowed our participants the following affordances were conducive for deployment of spatial repertoires: (a) translations and information mining, (b) translanguaging, (c) identity affirmation, (d) collaboration and solidarity, and (e) integration of semiotic resources. The findings provide insights into how these newcomers demonstrated success in achieving their communicative goals despite various challenges experienced as non-native speakers of English. We conclude by discussing the implications of these findings.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».