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Enregistrement W2326114981

Discours et idéologies en immersion française

2015· article· fr· W2326114981 sur OpenAlexaff
Sylvie Roy

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrench immersionHumanitiesSociolinguisticsIdeologySociologyCompetence (human resources)FrenchPedagogyPsychologyLinguisticsPolitical scienceArtSocial psychologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Résumé Cet article examine les idéologies linguistiques reliées à l’apprentissage du français langue seconde en immersion française. À partir d’extraits de discours d’élèves, d’enseignants, de parents et d’administrateurs, l’auteure examine les défis qui sont liés aux idées préconçues sur les langues auxquels les jeunes en immersion française font face. La sélection sociale des jeunes pour les différents programmes, la différence entre les programmes d’immersion précoce et tardive, les élèves allophones et la compétence des jeunes seront des thèmes traités. En prenant comme point de départ la sociolinguistique pour le changement, l’auteure pose des questions sur ces thèmes afin de faire réfléchir davantage sur ce qu’ils représentent pour les partis intéressés et comment des changements peuvent être apportés. Abstract This paper focuses on linguistic ideologies related to learning French as a second language in French immersion. Through the analysis of what students, teachers, parents and administrators say, the author looks at challenges faced by students in French immersion. Many of these challenges are related to preconceived ideas on languages. Themes involving the social selection of students in different programs, the differences between early and late French immersion, Allophone students in French immersion, and students’ competencies are explored. Adopting a sociolinguistics for change approach, the author also poses questions related to these themes. Asking questions allows stakeholders to reflect on the issues raised and on how change might be enacted in their own schools or classrooms.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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