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Enregistrement W4412955110 · doi:10.1080/14790718.2025.2541787

Power, positioning, and precarity: identity negotiation and agency in multilingual minors in Canada

2025· article· en· W4412955110 sur OpenAlexafffundabout
Ahmad Zirak Ghazani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multilingualism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of Manitoba
Mots-clésPrecarityMultilingualismAgency (philosophy)NegotiationIdentity (music)Power (physics)SociologyIdentity negotiationGender studiesPolitical scienceMedia studiesSocial sciencePedagogyAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, I explore how multilingual children in Canada harness translanguaging to express and negotiate their evolving identities. This research, which centres on five Iranian-Canadian minors and one of their parents from three provinces, employs a multiple-case study design and utilises linguistic (interviews, questionnaires, writings) and non-linguistic (drawings) methods to examine language use and identity negotiation. The findings indicate translanguaging as a driver for empowerment, enabling minors to navigate their linguistic and cultural environments. This practice enriches communication and influences their identities, moulded by family dynamics, socio-economic status, and educational policies. Family and institutional support also shape multilingual identities. Moreover, the research illustrates how translanguaging can challenge monoglossic norms and build pluralistic identity among multilingual minors. Limitations arise from children’s cognitive and emotional capacities and the socio-economic context of the sample. This work advances our understanding of translanguaging’s impact on Canadian education and emphasises the significance of recognising and employing linguistic diversity in pedagogy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0300,016
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,412 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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