Les perceptions de l’apprentissage du français langue seconde des nouveaux francophones de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise vise à contribuer aux études en anthropologie linguistique et en sociolinguistique critique sur la mobilité linguistique et les perceptions de l’apprentissage des langues. Sur la base d’une étude ethnographique faite auprès de 12 migrants adultes qui suivent des cours de francisation à Montréal, nous étudions les pratiques linguistiques de nouveaux francophones en contexte hors classe. Il s’agit de comprendre comment ceux-ci se perçoivent pendant qu’ils apprennent le français langue seconde tout en ayant un répertoire linguistique plurilingue. Leur processus complexe d’acquisition langagière sera ainsi compris selon leur expérience et leurs pratiques linguistiques quotidiennes à travers leurs multiples réseaux de socialisation. Nous verrons que la notion d’allophone, à Montréal, semble s’être déplacée d’une vision dyadique linguistique francophone-anglophone vers une vision dyadique triadique francophone-anglophone-allophone. Nous montrerons que les nouveaux francophones ont une pratique régulière du français, mais en association avec d’autres langues puisqu’ils sont en processus d’intégrer une nouvelle communauté en tant que « new speakers ». Nous réfléchirons sur qui profite et qui perd en rapport avec l’acquisition de la nouvelle langue et qui sont reconnus comme francophones « légitimes ». Enfin, nous discuterons de l’acquisition d’une nouvelle langue comme étant un terrain de concurrence.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".