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Enregistrement W7115036392

Reclaiming identity through language learning: Examining the lived experiences of international adoptees in Canada

2025· dissertation· en· W7115036392 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIdentity (music)Lived experienceNarrativeQualitative researchEthnic groupEthnographyImmigration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un lien inextricable existe entre la langage et l’identité. Les adoptés internationaux sont des individus qui sont souvent en conflit avec leur identité, mais ils sont négligés par les recherches en langage et identité (Baden et al., 2012; Higgins & Stoker, 2011). La recherche soutient que l’identité se renforcent quand les individus apprennent les langues de leurs cultures et héritages (Galante & dela Cruz, 2021; Park & Chung, 2023). Cette recherche enquête à propos des adoptés internationaux et de leurs expériences avec l’apprentissage de leur langue d’héritage et de quelle façon ces expériences contribuent à leur sentiment d’appartenance et identitaire. Les entrevues avec 11 adoptés internationaux au Canada ont été menés en utilisant une méthode narrative interdialoguing. En utilisant les 3 construits (identity, ideology et capital) de investment theory (Darvin & Norton, 2021) comme cadre théorique, les résultats de l’étude montrent que l’apprentissage des langues d’héritages ont permis aux adoptés internationaux de renforcer les liens de leur cultures ethniques et adoptives, ainsi que leur imagined identities (Norton & Toohey, 2011). Ces résultats contribuent à la compréhension du langage comme outil pour la réclamation et l’affirmation de l’identité ainsi que la compréhension des expériences uniques des adoptés internationaux. Cette étude a des implications pour l’enseignement des langues ainsi que pour les individus qui souhaitent rétablir les liens entre leur héritage culturel à travers l’apprentissage de leur langues

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0190,010
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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