MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416915875 · doi:10.55612/s-5002-065-006

Heritage Language Maintenance: The Case of Bangladeshi Immigrants in Canada.

2025· article· en· W4416915875 sur OpenAlexaboutno aff
Hazem Ibrahim, Dina Sabie, Prianka Roy, Ananya Bhattacharjee, S. M. Raihanul Alam, Nusrat Jahan Mim, Syed Ishtiaque Ahmed

Notice bibliographique

RevueInteraction design & architecture(s)/ID&A Interaction design & architecture(s) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritage languageImmigrationCultural heritageFace (sociological concept)Presentation (obstetrics)First languageFocus (optics)Focus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigrant parents not only face assimilation challenges in a new country, but many also find it difficult to connect their children with their heritage culture. As language plays an important in conveying and practicing culture, the challenges associated with preserving heritage language in immigrant families have not received much attention in the literature. In this paper, we focus on the Bangladeshi community in Canada and interview 20 Bangladeshi immigrant parents to explore the various concerns they have regarding preserving their heritage language and discuss two different approaches to learning through the presentation of language acquisition applications. Based on our study, we report the cultural tensions, economic constraints, and infrastructural challenges the immigrant families face while teaching heritage languages to their children. We also provide a set of design implications to better facilitate heritage language maintenance and associate our findings with some broader concerns in the HCI literature around migration, memory, identity, and learning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0320,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteraction design & architecture(s)/ID&A Interaction design & architecture(s)Même sujetICT in Developing CommunitiesTravaux en français237 207