MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1655614367 · doi:10.3917/ela.151.0305

La situation de l'enseignement du français par immersion précoce au Canada

2009· article· fr· W1655614367 sur OpenAlexaffabout
Martine Pellerin

Notice bibliographique

RevueÉla Études de linguistique appliquée · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente l’état des lieux de l’enseignement du français par immersion au niveau primaire au Canada. L’auteur propose, dans un premier volet, un survol des évènements historiques qui expliquent le contexte sociopolitique et sociolinguistique au Québec durant les années soixante afin de mieux situer son influence sur le développement d’une politique de l’enseignement du français comme langue seconde au Canada. Dans un deuxième volet, l’auteur examine le développement de l’enseignement du français par immersion comme approche innovatrice à l’enseignement d’une langue seconde au niveau primaire et en réponse aux besoins du groupe minoritaire (les anglophones) dans un contexte francophone majoritaire (au Québec). L’auteur souligne aussi brièvement les autres variantes de l’enseignement du français comme langue seconde qui représente en soi l’expérience majoritaire de l’apprentissage du français comme langue seconde chez les jeunes Canadiens. Un troisième volet abordera les questions centrales soulevées par la recherche au sujet de l’efficacité de l’immersion précoce (niveau primaire) comme approche à l’enseignement du français en tant que langue seconde. Dans un dernier volet, l’article s’attardera davantage sur les défis qui émergent des programmes d’immersion et comment ils peuvent être surmontés afin de mieux appuyer et faciliter l’implémentation de ces programmes au service de l’enseignement du français langue seconde au Canada au niveau primaire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉla Études de linguistique appliquéeMême sujetFrench Language Learning MethodsTravaux en français237 207