Notice bibliographique
Résumé
This article explores the linguistic identity of young multilingual learners through the use of a Language Portrait Silhouette. Examples from a research study of children aged 6–8 years in a German bilingual program in Canada provide teachers with an understanding that linguistic identity comprises expertise, affiliation, and inheritance. This article also provides additional concrete examples of how teachers can openly reference linguistic identity with students and help children to see stronger connections between home and school learning. The validation and understanding of linguistic identity is beneficial to young children’s emotional, social, and educational development.Cet article examine l’identité linguistique de jeunes apprenants plurilingues par l’emploi d’un portrait silhouette langagière (Language Portrait Silhouette). Quelques exemples d’une recherche portant sur des élèves âgés de 6 à 8 ans dans un programme allemand bilingue au Canada démontrent aux enseignants que l’identité linguistique comprend les aspects l’expertise, l’affiliation et l’héritage. Cet article offre également des exemples concrets sur diverses façons de parlerouvertement d’identité linguistique avec les élèves et de les aider à établir des liensplus solides entre ce qu’ils apprennent à l’école et à la maison. Le fait de valider et de comprendre l’identité linguistique favorise le développement affectif, social et éducationnel des jeunes enfants.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».