Assimilation in multilingual cities∗ Javier Ortega City University London, CEP (LSE), CReAM, and IZA
Notice bibliographique
Résumé
Using the Public Use Microdata Files of the 2001 and 2006 Canadian Censuses, we study the determinants of the assimilation of language minorities into the city majority language. We show that official minority members (i.e. francophones in English-speaking cities and anglophones in French-speaking cities) assimilate less than the "allophones " (the individuals with a mother tongue other than English or French), and that immigrants gen-erally assimilate less than natives. In addition, the language composition of cities is shown to be an important determinant of assimilation both for allophones and for official minori-ties. Finally, we show that assimilation into French in French-majority cities is lower than assimilation into English in English-majority cities even when controlling for the language composition of the cities and including a rich set of language dummmies. Nous utilisons les fichiers de microdonnées à grande diffusion des Recensements Cana-diens de 2001 et 2006 pour étudier les déterminants de la connaissance de la langue majori-taire des villes par les minorités linguistiques. Nous montrons que les minorités linguis-tiques officielles (c’est-à-dire les francophones dans les villes à majorité anglophone et les
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».