Language attitudes and identity of Russian immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This presentation describes dynamics of language attitudes by first-generation Russian-speaking immigrants in Canada and their connections with identity. The state of bi/multilingualism in immigration involves a delicate balance between host and home countries’ languages (e.g., Tannenbaum & Peleg, 2020; Kühl, et al. 2020). Mastery of the host language is crucial for success in immigration (e.g., Hill et al., 2021), it also relates to identity (Cervatiuc, 2009). Maintenance of home languages and cultures is also often important for immigrant communities (e.g., Meddegama, 2020) and for ethnic identity (Tannenbaum & Peleg, 2020). However, the dynamics of language attitudes and identity change over the years of immigration remain underexplored.\nThe presentation focuses on examining the importance of learning the host country’s majority languages (English and French) vis-à-vis maintenance of the home language as seen by the participants upon immigration and after a few years in Canada. The goal of the study is examining language proficiency and attitudes change over years of immigration and their connection with identity.\nResearch questions are:\n--What are language attitudes of Russian-speaking immigrants in terms of the importance of learning the majority languages vis-à-vis maintaining Russian, and whether/how they change over time?\n--What is the connection of language attitudes with identity?\nThe study tool is an online survey of language dynamics in immigration. One hundred Russian-speaking immigrants from seven Canadian provinces took part in the study. The analysis involves quantitative comparisons of responses involving correlation and chi-square tests. The results indicate that over the time since immigration, the importance of the English language learning decreases, and the importance of Russian language maintenance increases for the participants, whereas the salience of acquiring French remains unchanged. Attitudes to the home language and culture correlate with identity (on the spectrum from Russian to Canadian). The results are interpreted through Linguistic Equilibrium Hypothesis of language dynamics in immigration.\nReferences\nCervatiuc, A. (2009) Identity, good language learning, and adult immigrants in Canada, Journal of Language, Identity & Education, 8(4), 254-271,\nHill, L. H.; Carr-Chellman, D., Rogers-Shaw, C. (2021). The challenges of immigration and implications for adult education practice. Adult Learning, 32(1), 3-4.\nKühl, K., Petersen, J. H., Hansen, G. F. (2020). The Corpus of American Danish: a language resource of spoken immigrant Danish in North and South America. Language Resources & Evaluation, 54(3), 831-849.\nMeddegama, I. V. (2020). Cultural values and practices: the pillars of heritage language maintenance endeavours within an immigrant multilingual Malayali community in the UK. International Journal of Bilingual Education & Bilingualism, 23(6), 643-656.\nTannenbaum, M. & Peleg, G. (2020). Language and identity among Iranian immigrants in Israel. Journal of Multilingual & Multicultural Development, 41(9), 764-778.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».