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Enregistrement W2289867078 · doi:10.18192/olbiwp.v3i0.1097

Toward a policy of heterogeneity in Canada: The journeys of integration of multilingual student teachers of FSL in Ontario in plurilingual times

2011· article· en· W2289867078 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie Byrd Clark

Notice bibliographique

RevueOLBI Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismLanguage policyLanguage planningSociocultural evolutionSociologyEthnographyIdentity (music)Diversity (politics)Bilingual educationPublic policyNeuroscience of multilingualismPolitical scienceLinguisticsPublic relationsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article details the critical need for a policy of heterogeneity in Canada. Canada is changing, with a growing number of youth with multiple, overlapping and complex identities and linguistic repertoires. From this end, I argue that we can no longer look at language, identity,or community as separate, static or fixed categories and in this vein, we need official and public policies that support linguistic diversity and value heterogeneity. Drawing upon my ethnographic and sociolinguistic research which investigates multilingual youth training to become teachers of French as a Second Language (FSL) in Ontario, I demonstrate the importance of sociocultural research as regards multilingualism for language planning and policy, particularly when it comes to creating policies that reflect people’s use of language(s) rather than simply seeing people as language users. In my fieldwork, I have found that the impact of multilingual practices tend to blur traditional boundaries related to languages, identities, cultures and education. This article contributes to language policy and planning as it aims to put forth new ways of conceptualizing multilingualism in relation to the development of theory, policies and professional practice in the fields of language education, teaching and public policy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0820,017
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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