Une étude des attitudes linguistiques envers le halkomelem et le français chez les apprenants de français en Colombie-Britannique
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse porte sur les attitudes linguistiques des apprenants de français envers deux langues minoritaires de la Colombie-Britannique : le halkomelem et le français. Bien que ces deux langues ne soient pas les seules langues minoritaires de la province, elles sont parmi les moins représentées dans l'espace public et elles voient émerger un nombre croissant de locuteurs. Le halkomelem est une langue autochtone et une langue menacée, parlée historiquement dans la région actuelle de la Colombie-Britannique, et le français est une langue coloniale et l'une des langues officielles du Canada. L’objectif principal de cette recherche est d’explorer les attitudes linguistiques des apprenants de français envers ces deux langues. Une meilleure compréhension des attitudes des apprenants du français envers ces langues est cruciale pour examiner les dynamiques du pouvoir linguistique entre ces deux langues minoritaires de Colombie-Britannique. À l’aide d’une approche mixte combinant des données quantitatives et qualitatives, cette étude explore les attitudes de 35 anciens élèves d'immersion française qui ont grandi dans la région de Métro Vancouver. Les participants ont complété un questionnaire en ligne. Les données quantitatives ont été analysées avec ChartExpo et les données qualitatives ont fait l’objet d’une analyse thématique. Les résultats révèlent que les participants associent le halkomelem avec une importance culturelle, le liant à la justice historique et au patrimoine autochtone. En revanche, les participants perçoivent le français comme une langue avantageuse sur les plans économique et professionnel.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 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".