Family and heritage language maintenance: Parents' and children's attitudes over the years
Bibliographic record
Abstract
Le maintien de la langue d’héritage constitue un problème très important pour les familles immigrantes. Pour des raisons diverses, de plus en plus de parents immigrants d’origine chinoise prêtent attention au maintien de la langue d’héritage chez leurs enfants. Dans le but d’explorer les attitudes des parents et des enfants immigrants chinois envers le maintien de leur langue d’héritage, et comment l’âge joue un rôle dans le développement de la langue d’héritage chez les enfants, nous avons recruté des participants à une école de langue en enseignement du chinois à Montréal et recueilli des données en menant des entrevues. Les résultats indiquent que la plupart des parents immigrants chinois trouvent l’apprentissage du chinois important et qu’ils adoptent une attitude positive à l’égard de l’apprentissage de la langue. Cependant, ils accordaient une plus grande importance aux compétences de l’expression et la comprehension orales et attendent plus de ces deux compétences. Différentes attitudes de la part des enfants à l’égard des quatre compétences étaient conformes à celles de leurs parents. En outre, au fil du temps, les parents ont progressivement laissé la responsabilité d’apprendre la langue d’origine à leurs enfants, tandis que les enfants ont développé une autonomie de leur apprentissage de cette langue en grandissant. De plus, les parents et les enfants préféraient demander de l’aide à l’école. Les parents ont décidé d’inscrire leurs enfants à des cours de fin de semaine du chinois au lieu de leur enseigner eux-mêmes 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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".