Language Ideologies in Francisation Program: Focusing on the Narratives of Racialized Migrants in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude a examiné les idéologies linguistiques résidant au Québec, en mettant l’accent sur l’expérience des migrants racialisés dans le contexte des programmes de francisation. Chaque année, la province de Québec accueille un nombre constamment croissant d’immigrants de diverses origines raciales, culturelles et linguistiques (Statistique Canada, 2016). Pour favoriser leur intégration réussie à la société québécoise, le gouvernement provincial offre des programmes de francisation: les cours de français langue seconde dirigés par le gouvernement pour les migrants adultes au Québec. Pour évaluer l’efficacité de ces programmes, il est important d’examiner comment ces cours soutiennent l’intégration sociale et professionnelle des migrants et développent leur sentiment d’appartenance (Mahar et al., 2013). Mais surtout, cet environnement éducatif contribue non seulement à améliorer la maîtrise du français par les migrants, mais il influe également sur la façon dont les migrants comprennent les questions de langue dans la société québécoise, et ce processus de construction du sens pourrait avoir une incidence sur leur développement du sentiment d’appartenance (Painter, 2013). En utilisant le cadre conceptuel des idéologies langagières (Woolard et Scheffelin, 1994; Kroskrity, 1998), cette étude vise à révéler comment les idéologies langagières qui circulent au Québec se manifestent dans les classes de francisation, et quelles perspectives les migrants ont sur ces idéologies. De plus, elle examine l’influence de ces idéologies sur le sentiment d’appartenance des migrants racialisés, avec l’enchevêtrement de la race et le concept d’appartenance à la société québécoise. J’utilise une méthodologie de recherche narrative (Connelly et Clandinin, 1990) pour examiner les histoires de vie et les expériences de francisation de neuf migrants racialisés, en recueillant des données au moyen d’une formulaire d’enquête démographique, d’entrevues semi-structurées et d’échanges de courriels. Les données ont été analysées sous la direction d’une analyse qualitative du contenu (Drisko et Maschi, 2016) et d’une approche narrativiste critique (Hickson, 2016). Les résultats ont montré que trois courants d’idéologies linguistiques – les idéologies du langage nationaliste, les idéologies du langage standard, les idéologies monolingues – se manifestaient dans le contexte de la francisation avec des degrés variables de sensibilisation des participants à ces idéologies. Les participants ont présenté des points de vue à la fois partiellement positifs et partiellement négatifs sur ces idéologies.Enfin, l’expérience de francisation a aidé les participants à naviguer dans leur vie de tous les jours en français, mais elle n’a pas permis de développer substantiellement leur sentiment d’appartenance, surtout en termes de leur pleine intégration dans la sphère professionnelle au Québec. Cette étude a contribué à ajouter un effort pour éclairer le fonctionnement des idéologies linguistiques dans le contexte de l’éducation aux langues pour adultes. Elle a également suggéré des moyens pratiques d’améliorer la capacité du programme à utiliser les ressources linguistiques existantes des migrants ainsi que la possibilité de favoriser un espace inclusif et transformateur dans l’environnement de francisation
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».