A Critical Incident Study Examining the Factors That Influence Child Language Brokering in 5 Arabic-Speaking Newcomer Families and the Application of the Findings to an Educational Workshop Series.
Notice bibliographique
Résumé
A key factor in the integration of newcomers in Canadian society is in their capacity to overcome the language barrier and to communicate effectively. While many newcomers work hard to increase their acquisition of the English language, their children often learn English at a faster rate and essentially become their translators. This common practice is known as Child Language Brokering (CLB) and can take place in a variety of settings (medical, legal, educational, etc.). To better understand this phenomenon, we designed a study aimed at understanding the psychological, interpersonal, and societal impacts which influence CLB among newcomer families. Specifically, we employed the Enhanced Critical Incident Technique to investigate the factors that help, hinder and are desirable in the promotion of CLB. We collected data with five Arabic speaking families, conducting an in-depth semi-structured qualitative interview with one parent and one child. Analysis of the interviews yielded over 33 critical incidents, including factors such as language proficiency, relational quality, affective reactions and psychological attributes. The results from this study were used to produce the content for a series of workshops on CLB hosted by a local settlement and educational center for newcomers. The objective of the program was to improve the CLB experience for newcomers, facilitate the enhancement of family dynamics, and aid in their acculturation by offering guidance to families as they navigate Canadian society.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».