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Enregistrement W7006775700

A WAR ON LANGUAGES: A LINGUISTIC SHIFT AMONG UKRAINIAN REFUGEES IN CANADA

2025· article· en· W7006775700 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianRefugeeNeuroscience of multilingualismImmigrationLanguage shiftAffect (linguistics)Ethnic groupLanguage proficiency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language changes are often influenced by social changes (Sacco & Bossio, 2015; Saroj & Pal, 2020), as seen in the significant impact of the Ukrainian-Russian war on language use in Ukraine (Kulyk, 2015; Racek et al., 2024). While previous research has explored the shift from Ukrainian-Russian bilingualism to Ukrainian dominance within Ukraine (Shevchuk-Kliuzheva, 2020), very limited of research has emerged about this language shift among Ukrainians in other countries, particularly Ukrainian refugees. The 2022 Canada-Ukraine Authorization for Emergency Travel (CUAET) program facilitated the arrival of over 200,000 Ukrainian refugees in Canada (Paas-Lang, 2023). In a new environment, immigrants undergo an adjustment process known as “adaptation” (Berry, 1997). This process may affect their use of languages and attitudes towards them (Makarova et al., 2019). For Ukrainian refugees already navigating linguistic identity changes at home (Taranenko, 2023), this process becomes even more complicated, alongside typical immigrant difficulties (Berry & Hou, 2016). This study aims to outline the change in the use of languages by Ukrainian refugees in Canada, their attitudes to different languages, and what difficulties they are experiencing in their adaptation process. The methodology is a mixed method as I analyze the survey responses of 65 participants (descriptive and correlation statistics) as well as 23 interviews thematically analyzed (Braun & Clarke, 2006) with the NVivo package. The results demonstrate that the language shift that happened in 2022 was overwhelming and sudden, and affected almost all domains. The attitude change demonstrated a full switch from Russian language preference to a current severely negative attitude towards Russian language in both Canada and Ukraine. The adaptation process was significantly affected by the official languages’ proficiencies, such as having difficulties with finding a job or accessing services because of language barrier. However, the Ukrainian refugees demonstrated surprising resilience in trying to overcome difficulties by incorporating any means they had access to, such as translation applications. The findings of this study can inform future research on war-related language change among Ukrainians, as well as applied to create better resources to help all refugees to improve their adaptation and language-learning process in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,160 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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