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Enregistrement W7039205136

The Linguistic Journey of Russian-Speaking Immigrants in Canada

2021· dissertation· en· W7039205136 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationAcculturationAdaptation (eye)Test (biology)Language acquisitionProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigration to a new country begins with a process of adapting into a new society which is also known as acculturation (Berry, 1997). The study focuses on one type of integration strategy described by Berry (1997) strategies as the bidimensional model of acculturation, which refers to an orientation to support both home and host cultures. The number of Russian-speaking immigrants in Canada is growing (Statistics Canada, 2011; Statistics Canada, 2016). However, relatively few studies have explored the experiences of this particular immigrant population. The present research aims to describe the linguistic journey of Russian-speaking immigrants, particularly the connections between the language use by Russian-speaking immigrants and an acculturation process experienced by them after moving to Canada. Specifically, it examines the ways that Russian-speaking immigrants adapt to Canadian society, learn English and French, and at the same time maintain the culture of their home country and preserve the Russian language. My findings are based on the responses of 100 Russian-speaking immigrants from seven provinces in Canada who took part in an online questionnaire which contained questions about linguistic use and preferences, adaptation process, and immigration experience. The data were analyzed using Chi-square test and Pearson correlation. The study shows that the surveyed Russian-speaking immigrants can successfully balance between supporting both cultures and languages. The results also demonstrate that the importance of English / French learning and maintenance of Russian among participants changes over time, with priority shifting from learning English to maintaining Russian. Actions that can help to ease adaptation include the active use of the official languages, learning the history and cultural aspects of Canada, and the use of local media. The home culture can be maintained by using the Russian language more, having Russian-speaking friends, reading books and watching movies in Russian. The present study expands the acculturation theory of Russian-speaking immigrants in Canada and can be used in creating a better environment for newcomers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,150 · 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'admission1
Résumé présentoui

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