STUDYING THE UKRAINIAN LANGUAGE IN CANADA: FEATURES OF THE BILINGUAL PROGRAM IN MANITOBA PUBLIC SCHOOLS
Bibliographic record
Abstract
Статтю присвячено дослідженню особливостей англійсько-української двомовної програми, яка до- ступна в державних школах канадської провінції Манітоба. Актуальність дослідження зумовлена потребою висвіт- лення питання українськомовної освіти за кордоном, оскільки внаслідок російської агресії тисячі українських дітей вимушено опинилися за межами своєї країни. У статті зроблено невеликий екскурс в історію, який демонструє, що перші двомовні школи у Манітобі були створені піонерами з українських земель ще на початку ХХ століття і мали значний вплив на життя громади. За більш ніж сторічну історію на українське шкільництво в Канаді впливали соціально-культурні фактори й державна політика в галузі освіти федерального та провінційних урядів. Однак надзвичайно важливу роль відігравала українська громада, яка докладала чималих зусиль, щоб створити дітям необхідні умови для вивчення рідної мови й культури. Особливу увагу в статті приділено таким термінам, як «двомовне навчання» та «успадкована мова», зокрема по- дається їхнє визначення та зазначено особливості функціонування в канадському контексті. З’ясовано, що в другій половині ХХ століття вирішальну роль у суспільно-політичному житті Канади відіграло запровадження політики багатокультурности, яка вплинула також на державну освіту. Зокрема, збільшився вибір мов та з’явилися нові опції для їхнього вивчення, а також покращився рівень викладання через запровадження різноманіт- них двомовних програм. Установлено, що внесені в 1979 р. поправки до Закону про державні школи в Манітобі дозволили викладання іншими мовами, ніж англійська та французька. Завдяки цим змінам та чималим зусиллям української громади у цьому ж році було запроваджено англійсько-українську двомовну програму, яка передбачає навчання двома мовами, кожній із яких відводиться половина навчального часу впродовж шкільного дня. У статті подається опис процедури, яку слід виконати для того, щоб запровадити двомовну програму в школі. Крім цього, зроблено огляд офіційних документів – навчальних програм та рекомендацій щодо їхнього практичного застосування. Також подано інформацію про сучасний стан англійсько-української двомовної програми у провінції Манітоба.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".