« ¿SOY SUFICIENTEMENTE BUENO PARA ESTAR AQUÍ?”: Ansiedad y discriminación lingüística en el contexto escolar de Quebec.
Bibliographic record
Abstract
Los inmigrantes de América Latina constituyen el segundo grupo étnico- lingüístico de inmigración en Quebec. Este estudio cualitativo documenta las experiencias vividas a lo largo de las trayectorias educativas de estudiantes universitarios de Quebec. Los y las participantes fueron dieciocho (18) y son hijos o hijas de padres nacidos en América Latina. El análisis destaca la existencia de una frontera entre los llamados Quebequenses francófonos y los todos los demás que no pertenecen a ese grupo. Para los y las participantes de este estudio, esta frontera que se basa en la diferencia lingüística, la cual es atribuida normalmente a su acento. Esta diferencia los lleva a sentir ansiedad y discriminación lingüística. De igual manera, los y las participantes relatan que el sistema educativo no considera de manera suficiente las dificultades que deben superar. En la conclusión se identifican algunas pistas que aportan al ámbito de la intervención y que van en la línea de la valoración del plurilingüismo y el rol de las instituciones educativas para favorecer la inclusión de los estudiantes hijos o hijas de padres nacidos en América Latina.
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 | 0.004 | 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 | 0.016 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".