“Mommy, can we speak English? Because it’s embarrassing to speak Farsi”: exploring identity construction in plurilingual Iranian-Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
In this study, I examine the plurilingual identity constructions and expressions of generation 1.5 Iranian-Canadian minors living in Canada, focusing on their perceptions across diverse sociocultural and educational spaces. Using a qualitative multiple-case study approach and drawing on positioning theory, I investigate the impact of social position on language learning and the dynamic interplay among heritage language maintenance, access to resources, and cultural capital. I employ a multi-method qualitative approach, including interviews with parents and children, children’s visual representations, and value-laden artifacts, to explore three main ideas: parents’ access to resources and capital, the role of heritage language and identity, and the role of children’s families and communities in supporting them in their language development. Findings reveal a close link between access to resources and plurilingual education, the existence of mono-lingual mindsets in some Canadian schools, and discriminatory practices that hinder children’s plurilingual identity construction. Children demonstrate resilience in the face of adversity, drawing upon their cultural capital and adapting to diverse social situations. Family language practices and emotional connections to relatives and the country of origin play crucial roles in supporting the development and maintenance of children’s heritage language and identity. This study contributes to a deeper understanding of the complex processes involved in constructing and expressing plurilingual identities while highlighting the need for a better understanding of social contexts and the implementation of appropriate language and socialization strategies to address the challenges.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».