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Enregistrement W1962301850 · doi:10.1002/tesq.241

Identity Texts and Academic Achievement: Connecting the Dots in Multilingual School Contexts

2015· article· en· W1962301850 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTESOL Quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)LiteracyConstruct (python library)Socioeconomic statusMultilingualismSociologyPsychologySelf-conceptDevaluationPedagogyMathematics educationSocial psychologyLinguisticsComputer sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construct of identity text conjoins notions of identity affirmation and literacy engagement as equally relevant to addressing causes of underachievement among low socioeconomic status, multilingual, and marginalized group students. Despite extensive empirical evidence supporting the impact on academic achievement of both identity affirmation and literacy engagement, these variables have been largely ignored in educational policies and instructional practices. The authors propose a framework for identifying major causes of underachievement among these three overlapping groups and for implementing evidence‐based instructional responses. The framework argues that schools can respond to the devaluation of identity experienced by many students and communities by exploring instructional policies and strategies that enable students to use their emerging academic language and multilingual repertoires for powerful identity‐affirming purposes. Drawing on projects involving First Nations and immigrant‐background multilingual students, the authors document the profound transformations in academic, intellectual, and personal identity that multimodal identity text work is capable of engendering.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,369 · 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