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Enregistrement W1187339617 · doi:10.20381/ruor-4558

Experiences of Multiple Literacies and Peace: A Rhizoanalysis of Becoming in Immigrant Language Classrooms

2011· dissertation· en· W1187339617 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Monica Waterhouse

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPedagogySociologyPolitical scienceMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation uses Masny’s Multiple Literacies Theory (MLT) to problematize assumptions about literacy underpinning the Language Instruction for Newcomers to Canada (LINC) program. In addition to teaching English, LINC aims to orient adult immigrants to “the Canadian way of life” which I argue constitutes a form of peace education: teaching peaceful, multicultural values as part of being/becoming Canadian. How do language, literacies, and lessons about peace intersect? MLT foregrounds the Deleuzean-Guattarian concept of becoming: reading intensively and immanently disrupts and transforms individuals in unpredictable ways. I deploy Deleuze and Guattari’s war machine to think about peace as a text that is read and violence as a revolutionary, disruptive force essential for the invention of peace. Accordingly, this research focuses on how experiences of peace AND violence contribute to becoming (i.e. transformation) through reading, reading the world, and self in LINC. Over a 4 month period, 2 teachers and 4 students participated in qualitative inquiry strategies including: video-recorded classroom observations, individual interviews (based on the viewing of video footage of classroom events), and student audio journals. I also collected classroom artifacts used during the observations. Through Deleuze’s transcendental empiricism I frame my research approach as rhizoanalysis. Rhizoanalysis is a (non)method that views data as transgressive (exceeding representation), analysis as a process producing rhizomatic connections (immanence), and reporting as cartography (mapping different assemblages). This research affirms that there is more going on in LINC than its mandate implies and raises questions pointing to the complexities of teaching and learning English in LINC. How might lessons about multicultural values be taken up in ways fraught with tensions between peace AND violence? Becoming-Canadian is an event that unfolds through reading, reading the world, and self. As sense emerges, how might the collision of worldviews around experiences of peace AND violence create encounters that potentially disrupt? How are students, teachers, and even the concepts of “Canadian” and “peace” transformed? I posit rhizocurriculum as a way to account for the affective and transformative powers of multiple literacies in language learning and to view adult immigrant language classrooms as sites of experimentation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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