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Enregistrement W2166102947 · doi:10.1002/tesq.111

2B or Not 2B Plurilingual? Navigating Languages Literacies, and Plurilingual Competence in Postsecondary Education in Canada

2013· article· en· W2166102947 sur OpenAlexaffabout
Steve Marshall, Danièle Moore

Notice bibliographique

RevueTESOL Quarterly · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismCompetence (human resources)PedagogySociologyTranslanguagingLiteracyQualitative researchScripting languageLinguisticsPsychologyComputer scienceAnthropologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the researchers employ the framework of plurilingualism and plurilingual competence in a field that has traditionally been dominated by reified conceptualizations of multilingualism that view bi/multilingualism as balanced and complete competence in discrete codes. They present data from a qualitative, longitudinal study of the interplays between the social, cultural, and linguistic in the multiple languages and literacy practices of transnational students at a university in Vancouver, Canada. Their findings question the role of academic English as the sole conduit to success for participants in higher education. They suggest that this relates back to how plurilingualism is defined and integrates the key idea that learning skills, multilingual literacies, (inter)cultural experiences, and different forms of knowledge are transferable and thus constitute assets and tools for better learning (Castellotti & Moore, 2010; Coste, Moore, & Zarate, 1997). Participants revealed a considerable degree of fluidity in their languages and literacy practices as well as shifts in perceptions and practice that change according to context. They proved to be highly plurilingual, reflexively and knowledgeably (Giddens, 1984) moving from contexts in which they mixed different languages and scripts freely to contexts in which they adhered to more normative senses of discrete monolingual practices in English and community languages.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0180,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations88
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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