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Enregistrement W4414138339 · doi:10.1080/01434632.2025.2552332

“I just only speak English English”: stakeholders’ language ideologies and multilingual children’s monolingual becoming

2025· article· en· W4414138339 sur OpenAlexafffundabout
Guofang Li, Ziwen Mei, Sonoka Inomoto, Jonathan Ferreira, H. Henny Yeung

Notice bibliographique

RevueJournal of Multilingual and Multicultural Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIdeologyMultilingualismNeuroscience of multilingualismSociolinguisticsLanguage ideologyLanguage planningLanguage proficiency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative inquiry explores the impact of language ideologies and their associated practices on multilingual children’s language choices. Informed by Bakhtin’s (1981) theory of ‘ideological becoming’ and Bronfenbrenner’s (1979) Bioecological Model, this study examined 32 critical stakeholders’ (9 classroom teachers, 13 parents, and 10 volunteer tutors) perspectives and practices in three ideological contexts (i.e. mainstream classrooms, an after-school reading programme, and the home) and their effects on 20 multilingual children in British Columbia, Canada. Analyses of interviews and participant observations revealed that stakeholders in the three social spaces within students’ mesosystems, including teachers, volunteer tutors in the after-school programme, and parents, shared monoglossic ideologies and practices in sustaining English as the dominant language for literacy and schooling. Consequently, multilingual students internalised these ideologies and were in the process of becoming English monolinguals. The findings have important implications for teacher and staff professional development, parental education, as well as explicit and implicit language policies and practices in formal and informal learning spaces. We advocate for special attention to multilingualism in formal education that is separate from official Canadian bilingual policies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,015
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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