MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914181413 · doi:10.7202/1057965ar

Fee-Paying English Language Learners: Situating International Students’ Impact on British Columbia’s Public Schools

2019· article· en· W2914181413 sur OpenAlexaffvenueabout
Ryan Deschambault

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationInternationalizationContext (archaeology)Government (linguistics)Political sciencePedagogySociologyInternational educationPublic policyHigher educationPublic relationsSocial scienceGeographyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the relationship between international education and English as an additional language (EAL) education in British Columbia’s public education system. Drawing on a wide range of data generated as part of a longitudinal study of high school aged fee-paying international students (FISs) in an urban school district in British Columbia, I make the case that FIS recruitment and presence is having a socializing impact on EAL education in British Columbia’s public schools. In contrast to the way FISs are accounted for in official government statistics, I show how, across multiple actors and dimensions of the public system, FISs are routinely treated and represented as English language learners (ELLs). I argue that these routinized constructions are evidence of the multilayered socialization of EAL education by internationalization efforts in British Columbia’s K-12 sector, and discuss some of the ways this FIS socialization is consequential for EAL learning and teaching in public high schools. I situate my discussion of the FIS-EAL relationship within the larger context of applied linguistics and education-related research on internationalization and educational migration in K-12 settings, and raise questions about how FIS socialization is relevant to discussions of public education.

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)0,004
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0170,008
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Applied LinguisticsMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207