This Land is<i>Our</i>Land? Multiple Literacies and Becoming-Citizen in an Adult ESL Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Unprecedented levels of global migration have produced pluralistic nations where citizenship education can pose a complex challenge. In these contexts, government-funded language instruction programs for new immigrants have become important sites, where politically charged debates around citizenship and how to teach it play out. This article considers the intersections of citizenship education, power, multiple literacies, and curriculum in a Canadian adult immigrant language program mandated to facilitate the integration of newcomers. Deleuze & Guattari's conceptual repertoire, along with the Deleuzian-informed Multiple Literacies Theory, frame an analysis of qualitative data focusing on a singular classroom event: the singing of a folk song. This research follows lines of power: state power as pouvoir operating through the order-word ‘multiculturalism’, and life's affective power as puissance operating through reading texts disruptively in the classroom. These molar lines and lines of flight run between nation-state citizenship as an integrative outcome premised on sameness, and the concept of ‘becoming-citizen’ as an untimely process premised on difference. Considering the implications of this analysis for classroom practice, ‘rhizocurriculum’ is posited as a way to reimagine citizenship in ways that can account for the revolutionary, transformative effects of difference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».