MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2084787755 · doi:10.1002/tesq.110

Plurilingualism and Curriculum Design: Toward a Synergic Vision

2013· article· en· W2084787755 sur OpenAlexaff
Enrica Piccardo

Notice bibliographique

RevueTESOL Quarterly · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismTranslanguagingLinguisticsCurriculumSociologyCompetence (human resources)PedagogyApplied linguisticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary globalized society is characterized by mobility and change, two phenomena that have a direct impact on the broad linguistic landscape. Language proficiency is no longer seen as a monolithic phenomenon that occurs independently of the linguistic repertoires and trajectories of learners and teachers, but rather shaped by uneven and ever‐changing competences, both linguistic and cultural. In the European context, research conducted over the past 20 years in multilingual realities of local communities and societies has brought to the forefront the notion ofplurilingualism, which is opening up new perspectives in language education. In North American academia, the paradigm shift from linguistic homogeneity and purism to heteroglossic and plurilingual competence in applied linguistics has been observed in the emergence of such concepts asdisinventing languages,translanguaging, andcode‐meshing. Starting from a historical perspective, this article examines the shared principles upon which such innovative understandings of linguistic competence are based. In particular, it investigates the specificity of plurilingualism as an individual characteristic clearly distinct from multilingualism in the light of different theoretical lenses. The author discusses the potential of such vision together with its implications. Finally, this article offers pedagogical implications for English language education in the North American context, and suggests ways to investigate the new active role that English language learners and teachers can adopt in shaping their process of learning English.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,018
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations225
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTESOL QuarterlyMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207