Serrating the Russian Tongue: The Politics of Speaking Russian in the Ukrainian Community of Alberta.
Notice bibliographique
Résumé
‘Should someone be considered Ukrainian if they speak Russian?’ This question has come up again and again throughout Ukraine’s 30 years of independence. Due to legacies of Russian colonialism and imperialism, Russian is the second most spoken language in Ukraine. Since 2014, at the start of the Russo-Ukrainian war, many Ukrainian citizens have started to shed their Russian language in favour of Ukrainian to show their support for Ukraine and to mark their identity as Ukrainian. However, after the full-scale invasion began in 2022, other research has shown that Ukrainians have become highly critical towards Russian-speaking Ukrainians who have not made the switch to Ukrainian. This thesis focuses on investigating these shifts in language ideology and practice among newly-arrived Ukrainians in Canada, to investigate how these newcomers were fitting in to a long-established and heavily Ukrainian-speaking immigrant community in Alberta. For this thesis, ten participants—all immigrants to Edmonton who arrived from Ukraine between 2019-2024—were interviewed about their ideologies and practices concerning the use of Russian and Ukrainian languages from the beginning of the Russ0-Ukrainian war in 2014, with a specific focus on the period since the full-scale invasion in 2022. Interview questions investigated if and how language practices among participants had shifted away from Russian toward Ukrainian, and why or why not this was the case. Supplemented by ethnographic observations and analysis of previous research on the topic, I demonstrate that while some participants have been switching to speaking mostly Ukrainian, this is not happening for all interviewees; rather, some are maintaining Russian, primarily in private spaces. This thesis provides a discussion of the nuances behind language choice among recent Ukrainian immigrants to the local community, and shows how dominant language ideologies and narratives are negotiated by members of this recent immigrant wave.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».