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Enregistrement W7036311670

âBut your face, it looks like youâre English:â LangCrit and the experiences of multilingual Japanese-Canadian children in Montréal

2014· other· en· W7036311670 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Modeling and Causal Inference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismPerspective (graphical)ImmigrationRace (biology)Identity (music)Face (sociological concept)Qualitative researchFirst language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This inquiry explores how young multilingual, racialized children in Montreal, Quebecnavigate and understand their multilinguality and multi-ethnicity. While the visagelinguistique (linguistic face) of Montreal is now securely French in terms of language usein public space and public signage, as per the intentions of Bill 101, with increasingimmigration from non-European (non-White) countries since the 1980s, the face of thecarriers of the French language has become less and less White. Quebec’s officialmonolingual French language policy (Bill 101), however, neatly divides people into threelinguistic categories: Francophone, Anglophone, and Allophone (speakers of languagesother than French or English). These categories mask considerable linguistic diversity,especially in Montreal, the city that receives almost 95% of immigrants to Quebec. Theyalso disavow the visible, or racialized aspects of identity. Nevertheless, it appears thatidentity for multilingual youth in Montreal is shaped by the intersections of the subjectas-heard and the subject-as-seen (Sarkar, Low, & Winer, 2007). As a result, the study ofmultilingualism and multilingual identities in Montreal needs to be informed by atheoretical perspective that can account for the intersections of audible and visibleidentities. Taking a social approach to multilingualism and drawing on language policyand critical race theory scholarship, I developed one such theoretical lens, which I havecoined LangCrit (Critical Language and Race Theory).I engaged in a qualitative and exploratory case study inquiry with fourmultilingual Japanese-Canadian children, ages four to six, in their homes in Montreal.The guiding principal of my methodology was a commitment to engaging in researchwith young children, rather than about them. Two interrelated streams of findingsemerged from data I generated with the children during home visits, one related tomethodology, the other related to theoretical understandings of multilingualism. Withrespect to the first, I found four guiding criteria for doing research with young children:1) fostering respectful relationships; 2) being playful; 3) using creative methods; and 4)carving out spaces to engage alone with the children. These created the contexts forconversations with the children about their understandings of their language practices.With respect to the latter, three common themes emerged: 1) strong multilingual andmultiethnic identities; 2) fixed and fluid perceptions of language and languaging; and 3)intersections of audible and visible identity. In short, the children demonstrated a keensense of what languages are appropriate to use with whom and where. These ideas seemto be shaped by their impressions of not only what language one speaks (subject-as-heard),but also how they look (subject-as-seen). The children use this knowledge tolanguage flexibly as they follow or resist social expectations for language use. The thesiscloses with a discussion of methodological, theoretical, and pedagogical implications ofthe inquiry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
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