The importance of language to minorities in urban areas : Acadian identity in Halifax, Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores how Acadians in Halifax Regional Municipality use French to index \ntheir identity, including the importance of language in doing so. Halifax, Nova Scotia is \nhome to an English majority as well as immigrants from other provinces and all over the \nworld. The Acadians are a community held together by their culture, language, historical \ncontext, and shared trauma from the 1755-1763 deportations. This thesis also explores \nhow Acadians are maintaining their cultural and linguistic identity here and the hurdles \nthey face in doing so. One such hurdle that this research suggests is that Acadian varieties of French may be at risk when confronted with language ideologies that can lead to assimilation and pressures such as a move towards a standard French. This can be seen in results from qualitative interviews with Acadians in Halifax and in statistics such as the decline in French as a first language which from 1971 to 2016 has gone from 3.5% to \n1.7% of the province’s population (Statistics Canada 2017b). This thesis applies linguistic \nand anthropological theories of identity to analyze the current situation of the Acadian \ncommunity in HRM and to look at the potential situations in the future. This research \nsuggests that French can be a tool used by Acadians, but it is not the only tool. \nAdditionally, you can identify as Acadian without having any knowledge of the French \nlanguage so it may be a more important tool to some than to others. Finally, this thesis \nsuggests that the Acadian identity as a whole is not at risk of being lost in the mix of other \nminority and majority identities that make up the city.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».