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Enregistrement W7067352193

Language and Literacy Achievement of Deaf Students in Minority French Settings

2025· other· en· W7067352193 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology, Conservation, and Geographical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismLiteracyContext (archaeology)Spoken languageLanguage proficiencyDeaf educationFirst languageFrench
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This doctoral study investigated the bilingual spoken language and literacy achievement of four francophone deaf learners living in an English-dominant area of Ontario in Canada. Much bilingual research in the field of Deaf Education prioritizes learner experiences in signed bilingual-bicultural settings and reports of a grade four literacy level continue to plague the field (Allen, 1986; Qi & Mitchell, 2012; Traxler, 2000). The current changed context reflecting the implementation of Universal Newborn Hearing Screening and improved technology indicates language and literacy achievements commensurate with typically-hearing-aged peers. Meanwhile, evidence of spoken language bilingualism among deaf learners is limited, despite the growing number of spoken language bilingual and multilingual deaf learners. In Canada, proficiency in both official languages (i.e., French and English) is an asset and a right for children of francophone parents (see Section 23 of the Canadian Charter of Rights); it is also well-known that bilinguals enjoy many lifelong cognitive and social benefits. There are an increasing number of deaf learners from bilingual/multilingual homes, however, topics related to spoken language bilingualism have only recently started to emerge in the literature. This mixed-methods case study gathered data from four deaf students with various experiences of enrolment in minority French-language schools to highlight their bilingual potential when given early access to technology and appropriate supports while living in an English dominant community. Parent participants (n = 8) and student participants (n = 4) engaged in semi-structured interviews to provide data towards developing a detailed profile of each learner (Seidman, 2006). Parent participants provided additional information by responding to a questionnaire eliciting early intervention experiences and home language and literacy practices. The scores on the CAP and the SIR checklists illuminate each learners’ auditory access in both languages. All four student participants engaged in four separate assessment sessions with two standardized measures (i.e., CELF-5 & WIAT) completed in French and English. Thematic analysis of the interviews alongside the extensive standardized assessment results revealed three major findings: 1) deaf learners have the potential to become balanced bilinguals in language and literacy; 2) in Ontario, there is limited support for spoken language bilingualism at identification; 3) early access to technology paired with early intervention alongside robust home literacy practices may contribute to strong bilingual spoken language and literacy development for deaf learners. The data revealed average to above average achievement on all four standardized assessments corroborating the conversational skills observed during the bilingual interviews and assessment sessions. Findings reveal that there is a need for more evidence-based research to identify the range of potential across the heterogeneous group of deaf learners across minority languages. Given the small participant size, this study serves as a launching point for future research into spoken language bilingualism among deaf learners especially in response to minority language learning or language maintenance.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeObservationnel
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
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