La transmission de la langue maternelle aux enfants : le cas des couples linguistiquement exogames du Québec
Bibliographic record
Abstract
Le nombre d'unions où les deux conjoints n'ont pas la même langue maternelle est en augmentation depuis les dernières décennies au Québec. Sachant que les enfants issus de ces unions gravitent dans un univers familial plurilingue, l'objectif de ce mémoire est de connaître les langues qui leur sont transmises.\n\nEn utilisant les données du questionnaire long du recensement canadien de 2006, nous avons procédé à différentes analyses descriptives nous permettant de cerner les langues maternelles véhiculées aux enfants issus d'une union mixte, de vérifier si ces enfants héritent davantage de la langue maternelle de leur mère ou de leur père et s'ils opèrent des substitutions linguistiques avant l'âge de 18 ans, c'est-à -dire si leur langue maternelle diffère de leur langue d'usage. De plus, par le biais de régressions logistiques, nous avons étudié les déterminants contextuel, ethno-culturel et socio-économique les plus susceptibles d'expliquer le choix de la langue transmise aux enfants.\n\nLes résultats obtenus démontrent la place prédominante des langues officielles canadiennes, au détriment des langues non officielles, chez les familles exogames. De plus, le choix de la langue maternelle transmise s'avère principalement conditionné par le lieu de résidence, le parcours migratoire des parents et le pays de naissance des enfants.
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 | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".