Testing the cultural autonomy bilingual education model for linguistic minorities
Notice bibliographique
Résumé
This study employs structural equation modelling (SEM) to test the Cultural Autonomy Bilingual Education (CABE) model. CABE is implemented in official francophone language minority schools across Canada, excluding Quebec. Francophones represent a small minority (3.5% overall) in nine provinces and three territories. The SEM model assesses the impact of French and English enculturation in five domains (family, schooling, media, social networks, linguistic landscape) on various aspects of bilingual development: engaged identity, subjective linguistic vitality, oral competencies, and reading comprehension. Control variables included socioeconomic status, non-verbal intellectual aptitude, demographic vitality. SEM results demonstrate that CABE model hypotheses have a strong ‘fit to the data.’ As hypothesized, students in French high schools situated in low French vitality contexts achieve results in English reading comprehension equal to or exceeding those of their English-speaking peers in English high schools. These results were observed although they were taught all content courses in French, with English instruction limited to language arts courses. The findings support the fundamental principles of Cummins’s linguistic interdependence theory. The study’s conclusions advocate for recognizing CABE as a legitimate ‘strong type of bilingual education’ and challenge the traditional definition of bilingual education, highlighting the importance of employing both languages for content instruction.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».