Plurilinguisme au sein des familles canadiennes : les langues officielles pénètrent l’espace familial des Canadiens de toutes origines1
Bibliographic record
Abstract
L’importance du rôle de l’immigration dans la croissance démographique exerce une forte influence sur l’évolution des dynamiques linguistiques et du paysage linguistique au Canada. Les derniers recensements canadiens permettent de constater une diversification linguistique dont témoigne la part croissante des langues maternelles et des langues d’usage au foyer tierces (autres que française ou anglaise). On observe une croissance des « situations complexes » dans l’utilisation des langues au foyer : la proportion de la population qui n’utilise que sa langue maternelle à la maison a diminué de 4,5 points de pourcentage entre 2001 et 2016. On constate le fort pouvoir d’attraction de la langue majoritaire, particulièrement dans le cas de l’anglais. La « complexification » du portrait linguistique familial est majoritairement le fait de l’ajout d’une langue officielle, principalement la langue officielle majoritaire. Plus de 80 % des enfants issus de couples de langue maternelle tierce sont exposés sur une base régulière à au moins une langue officielle à la maison.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".