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Enregistrement W6992283239

“La langue est la porte d’entrée pour un sentiment d’appartenance”: An Investigation of the Complex Relationship Between Language and Sense of Belonging among Second-generation Arab Canadian Young Adults in Montreal

2021· dissertation· W6992283239 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésCultural assimilationAgency (philosophy)Relation (database)Sense of placeSense of agencyNeuroscience of multilingualismArabicSense of community
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigration, an important component of the population growth of Canada, has resulted in an increasing diversity that has changed the demographic, religious, and linguistic make-up of the country. Two topics, sense of belonging and language, are frequently brought into question in relation to immigrants, and specifically the second-generation. Despite the strong connection between the two categories, Canadian studies rarely explored the relationship between them. To address this gap, this research investigates the relationship between language and sense of belonging among second-generation Arab Canadian young adults in Montreal, Canada, using an intersectional lens. Following case study methodology, I conducted two 90-minute semi-structured interviews with 14 second-generation Arab Canadian youth, ages 20-33, to examine their identities, territorial sense of belonging to Canada, the province of Quebec, the city of Montreal, and to their heritage countries, and factors that may impact their sense of belonging. I also examined their language practices and language attitudes towards French, English and Arabic. Findings showed that participants’ strongest sense of belonging was to the city of Montreal, followed by Canada/French-speaking Canada. Most participants revealed the complexity of having multiple identities and belonging. Findings also identified participants’ upbringing, educational and social experiences as three main factors that may have impacted their sense of belonging. Participants recalled instances of discrimination in schools, in the labour market, and on the streets of Montreal, which they resisted with agency or assimilationist strategies. For most participants, French/English bilingualism was crucial for studying and for obtaining employment, while Arabic had an affective role for some, in relation to family and religion. Standard varieties of French were favoured among many participants due to their formality, yet a Quebec French accent was perceived as an asset for employment. It was also found that the Quebec accent was a site of power, causing inequalities. As for the relationship between language and sense of belonging, it was found that a positive attitude towards a language/accent corresponded to a sense of belonging to the territory related to that language/accent, and vice-versa. However, neither language proficiency nor the frequency of language/accent usage necessarily corresponded with territorial sense of belonging. L'immigration, composante importante de la croissance démographique du Canada, a entraîné une diversité croissante qui a modifié la composition démographique, religieuse et linguistique du pays. Deux sujets, le sentiment d'appartenance et la langue, sont fréquemment évoqués en ce qui concerne les immigrants, et plus particulièrement la deuxième génération. Malgré le lien étroit entre ces deux éléments, peu d’études canadiennes ont exploré leur relation. Pour combler cette lacune, cette recherche examine la relation entre la langue et le sentiment d'appartenance chez les jeunes adultes canadiens arabes de deuxième génération à Montréal, Canada, en utilisant une lentille intersectionnelle. En suivant la méthodologie de l'étude de cas, j'ai mené deux entretiens semi-structurés de 90 minutes avec 14 jeunes canadiens arabes de deuxième génération, âgés de 20 à 33 ans, afin d'examiner leurs identités, leur sentiment d'appartenance territoriale au Canada, à la province du Québec, à la ville de Montréal et à leurs pays d'origine, ainsi que les facteurs qui peuvent avoir un impact sur leur sentiment d'appartenance. J'ai également examiné leurs attitudes envers le français, l'anglais et l'arabe. Les résultats montrent que le sentiment d'appartenance le plus fort des participants est celui envers la ville de Montréal, suivi du Canada, ou du Canada francophone. Ceux-ci ont également identifié l'éducation, les expériences éducatives et sociales des participants comme étant les facteurs principaux qui ont pu affecter leur sentiment d'appartenance. Les participants se souviennent aussi de cas de discrimination auxquels ils ont résisté par des stratégies d'agence ou d'assimilation. Pour la plupart des participants, le bilinguisme français/anglais est crucial pour l’étude et l’emploi, tandis que l'arabe a un rôle affectif pour certains. Les variétés standard du français sont privilégiées par de nombreux participants tandis que l'accent québécois est perçu comme un atout pour l'emploi, mais aussi comme un lieu de pouvoir, causant des inégalités. Quant à la relation entre la langue et le sentiment d'appartenance, les données montrent qu'une attitude positive envers une langue/accent correspond à un sentiment d'appartenance au territoire lié à cette langue/accent, et vice-versa. Cependant, ni la maîtrise, ni la fréquence d'utilisation de la langue/accent ne correspond nécessairement au sentiment d'appartenance territoriale.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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