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Enregistrement W7115592856 · doi:10.1108/978-1-60752-631-5

Who Does This Language Belong To? Personal Narratives of Language Claim and Identity

2008· book· en· W7115592856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHebrewIdentity (music)JudaismEthnographyNarrativeVariety (cybernetics)First languageNegotiationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this Hebrew language learning setting, students’ backgrounds and histories are diverse: some were born and raised in Canada, the United States, or South Africa and studied Hebrew at Jewish day schools; others were born in the former USSR, immigrated to Israel as children, and moved to Canada with their families as teenagers; others were children of Israeli emigrants who learned Hebrew at home. This ethnographic qualitative study examines two conflicting camps within the Hebrew class, defined by themselves and Othered by opposing sub-groups as “Canadians” and “Israelis”. As the students and the author negotiate their strong ties to the language with Othering and exclusion by other sub-groups from the dominant speech community, the sentiment of the Israeli emigrant professor regarding her students hangs overhead: “None of them are Israelis. None of them are native speakers of Hebrew.” Who does this language belong to? Which subgroup can declare authenticity as real, rightful owners of the language and its indelible culture and identity?As language programs worldwide deal with a diverse and heterogeneous student population who enter the classroom categorized as heritage, second, bilingual, foreign, or native language speakers, this book addresses clashing and Othering between sub-groups over the authenticity of the variety of the language and its speakers, and who can rightfully claim the language as their own.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0260,038
Communication savante0,0160,019
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,009
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,402 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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