Integration into the Canadian Society: Immigration, Language, and Sense of Belonging
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s significant immigrant population (21.9% according to Statistics Canada) has made the country multicultural and diverse, but it has also created unique challenges. For immigrants, becoming part of the Canadian society implies the negotiation of their place in the world, their identities and sense of belonging while struggling to breach the limitations imposed by a new language, culture and ways of thinking (Block 2014). Giving the significant population of immigrants living in Canada and in Calgary (36% foreign born residents), there is a need to study the barriers encountered by newcomers and the extent to which they obstruct intercultural practices and newcomers’ integration into their new home. My research focuses on learning (1) how languages influence the establishment of immigrants’ relations of belonging to the Canadian society, (2) how immigrants’ feelings of belonging or no-belonging are affected by different contexts – mental models that control how discourse is processed guaranteeing its appropriateness in a given situation, (3) the extent to which immigrants’ feelings of belonging or nobelonging are influenced by the lack of understanding of the frames that allow communication and (4) how contexts issues can be overcome to allow the construction of immigrants’ sense of belonging. In order to answer these questions, I will be conducting interviews, focus groups and digital storytelling workshops. This investigation will create a space to discuss the immigrant experience, promote diversity awareness and inform policy and practice in different fields to facilitate newcomers’ integration to the city of Calgary.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».