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Record W3008726276 · doi:10.51656/psycause.v9i2.20147

Langue d'origine et expérience identitaire chez les Canadiens de deuxième génération

2019· article· fr· W3008726276 on OpenAlexaffvenueabout
Milica Miljus, Frédérique Montreuil, Laurence Garceau, Jennifer Taing, Maya A. Yampolsky

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMultilingual Education and Policy
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude qualitative explore la relation entre la langue d’origine, le sentiment d’appartenance envers la culture d’origine et l’expérience identitaire chez les Canadiens de deuxième génération, en plus d’explorer les thèmes associés. Cinquante Canadiens adultes de deuxième génération (N= 50) ont répondu à une question ouverte. Les extraits sont codés par trois juges (π = .84), et analysés par fréquences de codage, de cooccurrences et de séquences de codes. L’apprentissage de la langue d’origine se fait surtout par les parents et l’école de langues, ce dernier mode semblant être le plus efficace. La connaissance de cette langue donne accès à la culture d’origine et est présente avec le sentiment d’appartenance et l’intégration des identités culturelles. L’absence de connaissances est présente avec le sentiment de non-appartenance et celui de ne pas répondre à ses propres attentes par rapport à son identité culturelle d’origine. Les attentes personnelles et d’autrui envers la connaissance de la langue d’origine sont présentes avec des émotions négatives. La question ouverte accorde la liberté aux participants d’explorer les thèmes qui semblent être les plus importants pour eux. Des thèmes qu’ils ont soulevés ont été intégrés aux théories existantes afin d’enrichir la compréhension actuelle​.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.562
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.315 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes3
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