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Enregistrement W2548781735 · doi:10.1080/15427587.2016.1242371

Translanguaging for Transgressive Praxis: Promoting Critical Literacy in a MultiAge Bilingual Classroom

2016· article· en· W2548781735 sur OpenAlexaff
Sunny Man Chu Lau, Bonita Juby-Smith, Isabelle Desbiens

Notice bibliographique

RevueCritical Inquiry in Language Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslanguagingTransgressiveSociologyLiteracyPraxisPedagogyCritical literacyCurriculumHegemonyLinguisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

bell hooks's (1994) advocacy for teaching to transgress invites educators and students alike to transgress boundaries to strive for ways to know and live fully and deeply as whole human beings. The authors aim to showcase a transgressive attempt in bringing French and English into one multiage (Grades 4–6) classroom, with its two teachers—English language arts and French as a second language—coordinating their teaching and curriculum design to build meaningful bridges across content and languages to deepen critical understanding. The project was transgressive in its translanguaging practices that defy dominant monolingual hegemony, challenging traditional bilingual education practices in North America. It was also transgressive in its commitment to the Freirean view of literacy as reading (and writing) the word and the world. Adopting a literature-based curriculum and a critical literacy approach, the teachers engaged their students in exploring concepts recursively in both English and French to deconstruct social stereotypes, promote respect for diversity, and cultivate self-reflexivity regarding complicity in social injustice. Discourse analysis of ethnographic data shows how translanguaging created new possibilities and transgressive spaces for learners to adopt identities of competent bilingual users and critical agents of social change.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,431 · 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

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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